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논문 기본 정보

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저널정보
한국항해항만학회 한국항해항만학회지 한국항해항만학회지 제32권 제2호
발행연도
2008.1
수록면
81 - 88 (8page)

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컨테이너항만의 물동량 예측은 항만의 개발 및 운영계획을 위해 매우 중요한 과정이다. 일반적으로 회귀분석, ARIMA모형 등의 통계적 방법론을 통해 많은 예측이 이뤄져왔다. 최근의 연구에서는 인공 신경망(ANN)기법을 통한 예측이 이뤄지고 있으며 기존의 선형적인 기법을 대신하고 있다. 본 연구에서는 선형모형과 비선형모형에 강점이 있는 ARIMA모형과 신경망모형을 결합해 보다 효과적인 예측 모형을 개발하고자 한다. 실제 항만의 과거 자료를 통해 모델의 적합성을 측정하였고 항만의 특성에 따라 모형의 적합성이 다양하게 나타났다.
#컨테이너항만 #물동량예측 #ARIMA모형 #인공신경망모형 #하이브리드모형 #Container port #Forecast #ARIMA model #ANN model #Hybrid model

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/ / 해운항만 물류 정보센터 google schola Box, G. E. P. / 1976 / Time series Analysis Forecasting and Control / Holden-Day google schola G. Peter Zhang / 2003 / Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model / Neurocomputing 50 : 159 ~ 175 google schola Harvey, A. C. / 1984 / A Unified View of Statical Forecasting Procedures / Journal of Forecasting 3 : 245 ~ 275 google schola Lapedes, A. / 1987 / Nonlinear Signal Processing Using Neural Networks Prediction and System Modeling, Los Almos National Laboratory Report google schola

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