• LF몰 이벤트
  • 파일시티 이벤트
  • 캠퍼스북
  • 서울좀비 이벤트
  • 탑툰 이벤트
  • 닥터피엘 이벤트
  • 아이템베이 이벤트
  • 아이템매니아 이벤트

계절성을 감안한 ARIMA 모형을 이용한 교통수요 동태적 변화 연구

(주)학지사
최초 등록일
2015.03.25
최종 저작일
2011.10
17페이지/파일확장자 어도비 PDF
가격 4,600원 할인쿠폰받기
다운로드
장바구니

* 본 문서는 배포용으로 복사 및 편집이 불가합니다.

서지정보

발행기관 : 대한교통학회 수록지정보 : 대한교통학회지 / 29권 / 5호
저자명 : 이재민, 권용재

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. SARIMA 모형 고찰
Ⅲ. SARIMA 모형 추정
Ⅳ. 장래 통행수요 예측
Ⅴ. 결론 및 정책적 시사점
참고문헌

한국어 초록

본 연구에서는 계절성(seasonality)을 감안한 적분된 자기회귀 이동평균 모형(ARIMA model)을 이용하여 우리
나라 지역 간 철도의 동태적 변화과정을 추정하고 장래 통행수요를 예측하고자 하였다. 기존 국내연구에서 고려하지
않은 계절성 요인을 감안한 ARIMA 모형(Seasonal ARIMA model)과 월별 지역 간 철도 통행실적자료를 이용하
여 교통수요 동태적 변화모형을 구축하였다. 구체적으로 2000년 1월부터 2008년 12월까지의 월별 수송인원 및 수
송인-km 기준 지역 간 통행실적 자료를 이용하여 Box et al. (1994)에서 제시한 Seasonal ARIMA 모형을 적용
하였으며 이에 따라 장래 지역 간 철도 통행수요를 예측하였다. 장래 통행수요 예측 결과에 따르면 수송인원 기준으
로 2015년 및 2020년에는 2008년의 각각 약 1.36배와 1.71배 수준으로 산정되었다. 또한 수송인-km 기준으로
2015년과 2020년에는 2008년의 각각 약 1.25배와 1.78배 정도로 예측되었다.

영어 초록

This study is to estimate the dynamic change of the regional railway passenger traffic and,
based on the estimated, to forecast the future regional railway passenger traffic by using the
Seasonal ARIMA model. The existing studies using ARIMA failed to consider seasonality nor the
monthly or the quarterly data. It was attempted in this study to use the monthly regional railway
passenger traffic data to propose a model that estimates dynamic change of demand. The authors
employed the Seasonal ARIMA model previously developed and used (1) the numbers of monthly
passenger data and (2) the monthly passenger-km data. The test results showed that the numbers
of passengers in 2015 and 2020 would increase by 36% and 71%, respectively, compared to those
in 2008. The numbers of passenger-kms in 2015 and 2020 would increase by 25% and 78%,
respectively, compared to those in 2008.

참고 자료

없음

자료문의

제휴사는 별도로 자료문의를 받지 않고 있습니다.

판매자 정보

마음과 세상을 연결하는 학문의 전당을 꿈꾸며 학지사는 단순히 책을 출판하는 곳이 아니라 인간의 마음을 아름답고 풍요롭게 하는 종합적인 학문 서비스를 위해 노력하고 있습니다.

주의사항

저작권 본 학술논문은 (주)학지사와 각 학회간에 저작권계약이 체결된 것으로 AgentSoft가 제공 하고 있습니다.
본 저작물을 불법적으로 이용시는 법적인 제재가 가해질 수 있습니다.
환불정책

해피캠퍼스는 구매자와 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.

파일오류 중복자료 저작권 없음 설명과 실제 내용 불일치
파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우 다른 자료와 70% 이상 내용이 일치하는 경우 (중복임을 확인할 수 있는 근거 필요함) 인터넷의 다른 사이트, 연구기관, 학교, 서적 등의 자료를 도용한 경우 자료의 설명과 실제 자료의 내용이 일치하지 않는 경우

이런 노하우도 있어요!더보기

최근 본 자료더보기
  • 프레시홍 - 전복
탑툰 이벤트
계절성을 감안한 ARIMA 모형을 이용한 교통수요 동태적 변화 연구
  • 레이어 팝업
  • 레이어 팝업
  • 레이어 팝업
  • 레이어 팝업
  • 레이어 팝업
  • 레이어 팝업