연구동향 분석
박사

딥러닝 기반의 예측통행시간을 이용한 실시간 신호제어 전략 개발 = Development of Adaptive Traffic Signal Control Strategy using Predicted Link Travel Time based on Deep Neural Network

김준원 2020년

논문상세정보
인용/피인용
' 딥러닝 기반의 예측통행시간을 이용한 실시간 신호제어 전략 개발 = Development of Adaptive Traffic Signal Control Strategy using Predicted Link Travel Time based on Deep Neural Network' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • 교통 빅 데이터
  • 딥 러닝
  • 신호운영계획
  • 실시간신호제어
  • 통행시간 예측
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
1,952 0

0.0%

' 딥러닝 기반의 예측통행시간을 이용한 실시간 신호제어 전략 개발 = Development of Adaptive Traffic Signal Control Strategy using Predicted Link Travel Time based on Deep Neural Network' 의 참고문헌

  • 실시간 신호제어시스템 실무해설집(COSMOS 2001)
    서울지방경찰청 교통지도부 [2001]
  • “평균통행시간기반 소통정보를 활용한 신호운영 방법론 개발”
    이민형 서울시립대 학교, 박사학위논문 [2017]
  • “통행시간지체기반 신호제어 알고리즘 개발, 석사학위논문”
    김보겸 서울시립대학 교, 석사논문 [2007]
  • “통행시간기반 소통정보를 활용한 Heuristic 신호시간제어 알고리즘“, 서울 시립대학교
    정희정 석사눈문 [2016]
  • “무선통신 검지자료를 이용한 통행시간기반 신호제어 알고리즘 개발”
    백현수 대 한교통학회 학술대회지, 58, pp 57~65 [2008]
  • “구간통행시간 정보 기반의 대기행렬길이를 이용한실시 간 신호제어 모형 개발”
    김영찬 이민형 정영제 ITS 학회 논문지, 13(1), pp 1-14 [2014]
  • “구간검지체계의 통행시간정보를 이용한 신호제어 알고리즘 개발”
    정영제 서울시 립대학교, 석사논문 [2005]
  • “교통공학(개정판)”
    원제무 최재성 박영사 [2006]
  • “과포화 확산 방지를 위한 네트워크 단위 앞막힘 예방 제어 전략 개발”
    김준원 대한교통학회 논문지, 37(2), pp 178-192 [2019]
  • “간선도로 교차로의 TOD Plan 최적화 및 현장적 용 평가”
    김영찬 이인규 이현 이호상 대한교통학회, 대한교통학회지, 29(4), pp. 113~123 [2011]
  • “TRC 운영자료를 기반으로 한 TOD 자동갱신 기능 연구”
    유기열 서울시립대학 교, 석사학위논문 [2005]
  • Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks
    PMLR 9 , pp . 249-256 [2010]
  • Traffic Signal Settings
    39 [1958]
  • Traffic Assignment Manual
    [1964]
  • The perceptron : a probabilistic model for information storage and organization in the brain.
    65 ( 6 ) , pp . 386-408 [1958]
  • The marginal value of adaptive gradient methods in machine learning
    [2017]
  • The cell transmission model : A dynamic representation of highway traffic consistent with the hydrodynamic theory
    28 ( 4 ) , pp 269-287 [1994]
  • The Organization of Behavior
    [1949]
  • Signal Timing Manual
    [2008]
  • Perceptrons : An Introduction to Computational Geometry
    [1969]
  • On the importance of initialization and momentum in deep learning
    28 ( 3 ) , pp . 1139-1147 [2013]
  • On kinematic waves : 11 . A theory of t & c flow on long crowded roads
    229 ( 1178 ) , pp 317-445 [1957]
  • Mean-square performance of a convex combination of two adaptive filters
    54 ( 3 ) , pp 1078-1090 [2006]
  • Long short-term memory neural network for traffic speed prediction using remote microwave sensor data
    54 , pp . 187-197 [2015]
  • Long short-term memory
    9 ( 8 ) , pp . 1735-1780 [1997]
  • Learning Traffic as Images : A Deep Convolutional Neural Network for Large-Scale Transportation Network Speed Prediction
    17 ( 4 ) , 818 [2017]
  • ImagenetClassification with deepConvolutional neural networks
    pp . 1097–1105 [2012]
  • Highway Capacity Manual
    [2010]
  • Delving deep into rectifiers : Surpassing human-level performance on imagenet classification
    [2015]
  • An object-oriented neural network approach to short-term traffic forecasting
    131 ( 2 ) , pp 253-261 [2001]
  • Adam : A Method for Stochastic Optimization
    [2015]
  • Accurate freeway travel time prediction with state-space neural networks under missing data
    13 ( 5-6 ) , pp . 347-369 , [2005]
  • A simplified theory of kinematic waves . 1 : general theory ; II : Queuing at freeway bottle- necks ; III : Multi-destination flows
    27B ( 4 ) , pp 281-314 [1993]
  • A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets
    18 ( 7 ) , pp . 1527-1554 [2006]
  • 16. D. E. Rumelhart, G. E. Hinton, R. J. Williams, "Learning representations by back-propagating errors", NATURE, 323(9), pp. 533–536, 1986