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유전 프로그래밍 환경 변수들 및 교통량 훈련 데이터를 저장하는 유전 프로그래밍 데이터베이스;유전 프로그래밍을 위한 함수들 및 터미널들로 구성된 현재 세대의 개체들에 대한 교배 및 변이를 포함하는 진화 절차들을 수행하여, 후속 세대의 개체들을 생성하는 진화 절차 처리부;상기 후속 세대의 개체로부터 얻은 예측값과 훈련 데이터의 차이인 오차에 관하여, 오차 구간별로 서로 다른 가중치들을 부여하는 적합도 함수를 이용하여, 상기 후속 세대의 개체들 중에서 적어도 일부의 개체들을 선택하며, 상기 선택된 개체들을 상기 진화 절차 처리부에 제공하는 개체 선택부; 및최종적으로 선택된 개체를 구성하는 함수들 및 터미널들에 따른 프로그램과 입력 데이터에 기초하여 교통량을 예측하는 교통량 예측부를 포함하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 시스템으로서,상기 적합도 함수는, 오차의 부호에 따라 오차에 서로 다른 가중치들이 부여되도록 설정되는 것을 특징으로 하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 시스템
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청구항 1에 있어서, 상기 적합도 함수는0보다 큰 오차의 가중치에 비해 0보다 작은 오차의 가중치가 크도록 설정되는 것을 특징으로 하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 시스템
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청구항 1에 있어서, 상기 적합도 함수는 다음 수학식에 따라 주어지고, 여기서 는 n 개의 훈련 데이터들 중 i 번째 훈련 데이터에 따른 오차이고, 은 가중치인 것을 특징으로 하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 시스템
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유전 프로그래밍 환경 변수들 및 교통량 훈련 데이터를 저장하는 유전 프로그래밍 데이터베이스;유전 프로그래밍을 위한 함수들 및 터미널들로 구성된 현재 세대의 개체들에 대한 교배 및 변이를 포함하는 진화 절차들을 수행하여, 후속 세대의 개체들을 생성하는 진화 절차 처리부;상기 후속 세대의 개체로부터 얻은 예측값과 훈련 데이터의 차이인 오차에 관하여, 오차 구간별로 서로 다른 가중치들을 부여하는 적합도 함수를 이용하여, 상기 후속 세대의 개체들 중에서 적어도 일부의 개체들을 선택하며, 상기 선택된 개체들을 상기 진화 절차 처리부에 제공하는 개체 선택부; 및최종적으로 선택된 개체를 구성하는 함수들 및 터미널들에 따른 프로그램과 입력 데이터에 기초하여 교통량을 예측하는 교통량 예측부를 포함하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 시스템으로서,상기 적합도 함수는, 오차의 절대값에 따라 오차에 서로 다른 가중치들이 부여되도록 설정되는 것을 특징으로 하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 시스템
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청구항 5에 있어서, 상기 적합도 함수는 다음 수학식에 따라 주어지고, 여기서, 는 n 개의 훈련 데이터들 중 i 번째 훈련 데이터에 따른 오차이고, , 및 은 오차 구간별 가중치들이며, 는 오차 의 절대오차백분율인 것을 특징으로 하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 시스템
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유전 프로그래밍 환경 변수들 및 교통량 훈련 데이터를 저장하는 유전 프로그래밍 데이터베이스;유전 프로그래밍을 위한 함수들 및 터미널들로 구성된 현재 세대의 개체들에 대한 교배 및 변이를 포함하는 진화 절차들을 수행하여, 후속 세대의 개체들을 생성하는 진화 절차 처리부;상기 후속 세대의 개체로부터 얻은 예측값과 훈련 데이터의 차이인 오차에 관하여, 오차 구간별로 서로 다른 가중치들을 부여하는 적합도 함수를 이용하여, 상기 후속 세대의 개체들 중에서 적어도 일부의 개체들을 선택하며, 상기 선택된 개체들을 상기 진화 절차 처리부에 제공하는 개체 선택부; 및최종적으로 선택된 개체를 구성하는 함수들 및 터미널들에 따른 프로그램과 입력 데이터에 기초하여 교통량을 예측하는 교통량 예측부를 포함하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 시스템으로서,상기 적합도 함수는, 오차의 부호가 양이면 가중치가 1이고, 오차의 부호가 음이면 오차의 절대값에 따라 오차에 서로 다른 가중치들이 부여되도록 설정되는 것을 특징으로 하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 시스템
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컴퓨터를 이용한 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 방법으로서, 상기 컴퓨터가,(a) 유전 프로그래밍을 위한 함수들 및 터미널들로 구성된 현재 세대의 개체들에 대한 교배 및 변이를 포함하는 진화 절차들을 수행하여, 후속 세대의 개체들을 생성하는 단계;(b) 상기 후속 세대의 개체로부터 얻은 예측값과 훈련 데이터의 차이인 오차에 관하여, 오차 구간별로 서로 다른 가중치들을 부여하는 적합도 함수를 이용하여, 상기 후속 세대의 개체들 중에서 적어도 일부의 개체들을 선택하는 단계;(c) 상기 선택된 개체들에 관하여 소정의 종료 조건이 만족할 때까지 단계 (a) 및 (b)를 반복하는 단계; 및(d) 최종적으로 선택된 개체를 구성하는 함수들 및 터미널들에 따른 프로그램과 입력 데이터에 기초하여 교통량을 예측하는 단계를 포함하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 방법으로서,상기 적합도 함수는, 오차의 부호에 따라 오차에 서로 다른 가중치들이 부여되도록 설정되는 것을 특징으로 하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 방법
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청구항 8에 있어서, 상기 적합도 함수는0보다 큰 오차의 가중치에 비해 0보다 작은 오차의 가중치가 크도록 설정되는 것을 특징으로 하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 방법
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청구항 8에 있어서, 상기 적합도 함수는 다음 수학식에 따라 주어지고, 여기서 는 n 개의 훈련 데이터들 중 i 번째 훈련 데이터에 따른 오차이고, 은 가중치인 것을 특징으로 하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 방법
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컴퓨터를 이용한 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 방법으로서, 상기 컴퓨터가,(a) 유전 프로그래밍을 위한 함수들 및 터미널들로 구성된 현재 세대의 개체들에 대한 교배 및 변이를 포함하는 진화 절차들을 수행하여, 후속 세대의 개체들을 생성하는 단계;(b) 상기 후속 세대의 개체로부터 얻은 예측값과 훈련 데이터의 차이인 오차에 관하여, 오차 구간별로 서로 다른 가중치들을 부여하는 적합도 함수를 이용하여, 상기 후속 세대의 개체들 중에서 적어도 일부의 개체들을 선택하는 단계;(c) 상기 선택된 개체들에 관하여 소정의 종료 조건이 만족할 때까지 단계 (a) 및 (b)를 반복하는 단계; 및(d) 최종적으로 선택된 개체를 구성하는 함수들 및 터미널들에 따른 프로그램과 입력 데이터에 기초하여 교통량을 예측하는 단계를 포함하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 방법으로서,상기 적합도 함수는, 오차의 절대값에 따라 오차에 서로 다른 가중치들이 부여되도록 설정되는 것을 특징으로 하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 방법
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청구항 12에 있어서, 상기 적합도 함수는 다음 수학식에 따라 주어지고, 여기서, 는 n 개의 훈련 데이터들 중 i 번째 훈련 데이터에 따른 오차이고, , 및 은 오차 구간별 가중치들이며, 는 오차 의 절대오차백분율인 것을 특징으로 하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 방법
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컴퓨터를 이용한 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 방법으로서, 상기 컴퓨터가,(a) 유전 프로그래밍을 위한 함수들 및 터미널들로 구성된 현재 세대의 개체들에 대한 교배 및 변이를 포함하는 진화 절차들을 수행하여, 후속 세대의 개체들을 생성하는 단계;(b) 상기 후속 세대의 개체로부터 얻은 예측값과 훈련 데이터의 차이인 오차에 관하여, 오차 구간별로 서로 다른 가중치들을 부여하는 적합도 함수를 이용하여, 상기 후속 세대의 개체들 중에서 적어도 일부의 개체들을 선택하는 단계;(c) 상기 선택된 개체들에 관하여 소정의 종료 조건이 만족할 때까지 단계 (a) 및 (b)를 반복하는 단계; 및(d) 최종적으로 선택된 개체를 구성하는 함수들 및 터미널들에 따른 프로그램과 입력 데이터에 기초하여 교통량을 예측하는 단계를 포함하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 방법으로서,상기 적합도 함수는, 오차의 부호가 양이면 가중치가 1이고, 오차의 부호가 음이면 오차의 절대값에 따라 오차에 서로 다른 가중치들이 부여되도록 설정되는 것을 특징으로 하는 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 방법
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컴퓨터 하드웨어에서 청구항 8, 청구항 10 내지 청구항 14 중 어느 한 청구항의 유전 프로그래밍 기반의 교통량 예측 방법의 각 단계들을 수행하도록 작성되어 기록 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램
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