서울시 따릉이 수요예측 LSTM, CNN, machine learning 접근의 중간발표 자료입니다.

1. 프로젝트 소개

서울시 따릉이 수요 예측 프로젝트는 도시 내 자전거 대여 서비스인 따릉이에 대한 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 향후 수요를 예측하는 것을 목표로 한다. 따릉이는 서울시에서 제공하는 공공 자전거 대여 서비스로, 시민들의 이동 편의성과 환경 보호를 동시에 고려한 중요한 교통 수단이다. 특히 최근 몇 년 간, 도심 내 자전거 이용이 증가하면서 자전거 대여 시스템의 효율성을 높이기 위한 수요 예측의 필요성이 커졌다. 본 프로젝트는 이러한 배경을 바탕으로 진행되며, 다양한 머신러닝 접근법을 활용하여 정확한 수요 예측 모델을 구축하는 데 중점을 둔다. 프로젝트는 주로 LSTM(Long Short-Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 활용하여 시간에 따른 수요 변화와 특징을 분석한다. LSTM은 시계열 데이터 처리에 강점을 가진 알고리즘으로, 이전의 데이터 패턴을 기반으로 미래의 수요를 예측하는 데 적합하다. 반면, CNN은 복잡한 데이터에서 유용한 특징을 추출하는 데 탁월한 성능을 발휘하며, 이 두 가지 모델의 조합을 통해 더욱 정교한 예측이 가능할 것으로 기대된다. 또한, 데이터 전처리와 특성 공학을 통해…