본 연구에서는 서울메트로 2호선 강남역 지하철의 시간별 승차 인원을 분석하였다. 분석을 위하여 다양한 계절형 시계열 모형들을 이용하였고, 예측성능을 비교하기 위하여 MSFE(mean squared forecast error)를 사용하였다. 예측오차 계산은 롤링창(rolling window)을 이용한 n -시차 후의 예측을 반복하여 수행하였다. 그 결과, 전반적으로 TBATS 모형이 ARIMA 모형 및 지수평활법보다 더 우수한 예측 성능을 보여주었으며, 이는 관측주기가 높은 계절성 시계열 자료에서 TBATS 모형의 예측능력이 우수함을 보여주는 예라고 할 수 있다.
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