서울시 따릉이 수요예측 LSTM, CNN, machine learning 접근

1. 프로젝트 소개

서울시 따릉이는 시민들이 쉽게 자전거를 대여하고 반납할 수 있는 공공 자전거 시스템이다. 이 시스템은 대중교통과의 연계를 통해 수송 효율을 높이고, 환경 보호와 건강 증진을 위한 친환경 이동 수단으로 자리 잡고 있다. 그러나 따릉이의 효율적인 운영을 위해서는 수요 예측이 중요하다. 사용자의 수요를 정확하게 예측함으로써 자전거 대여소에 적절한 수량의 자전거를 배치할 수 있으며, 이를 통해 이용자의 편리함을 높일 수 있다. 이 프로젝트의 목표는 서울시 따릉이에 대한 수요를 LSTM(Long Short-Term Memory), CNN(Convolutional Neural Network) 및 기타 머신러닝 기법을 활용하여 예측하는 것이다. LSTM은 순환 신경망(RNN)의 일종으로, 시계열 데이터를 다루는 데 강점을 가진다. 이는 자전거 수요가 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 효과적으로 모델링할 수 있는 기반이 된다. 예를 들어, 특정 요일이나 날씨, 계절적 요인이 따릉이 이용에 미치는 영향을 파악할 수 있다. 따라서 LSTM을 통해 과거의 수요 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 미래의 자전거 수요를 예측할 수 있다. CNN 또한 수요 예측에 큰 역할을 할 수 있다. CNN은…