본 논문은 대중교통 차량의 도착 시간 예측(ATP) 정확도 향상을 위해 비정상성을 고려한 새로운 다단계 ATP 방법인 NSATP를 제안한다. 기존 연구들이 시계열의 비정상성을 제거하는 정규화에 초점을 맞춘 것과 달리, NSATP는 예측성과 비정상성 간의 균형을 맞추는 것을 목표로 한다. 이는 시계열의 비정상성을 일부 유지하여 유용한 특징을 보존하면서 예측 성능을 향상시키는 두 단계 접근 방식(계열 정상화 및 비정상성 효과 복구)을 통해 이루어진다. 드레스덴의 125일간의 대중교통 운영 데이터를 사용하여 실험을 진행하였고, 기존 방법 대비 트램과 버스의 RMSE, MAE, MAPE를 각각 감소시키는 결과를 얻었다.
