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논문 기본 정보
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- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제15권 제2호
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 305 - 319 (15page)
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The prediction of the sum of container is very important in the field of container transport. Many influencingfactors can affect the prediction results. These factors are usually composed of many variables, whosecomposition is often very complex. In this paper, we use gray relational analysis to set up a proper forecastindex system for the prediction of the sum of containers in foreign trade. To address the issue of the lowaccuracy of the traditional prediction models and the problem of the difficulty of fully considering all the factorsand other issues, this paper puts forward a prediction model which is combined with a back-propagation (BP)neural networks and the support vector machine (SVM). First, it gives the prediction with the data normalizedby the BP neural network and generates a preliminary forecast data. Second, it employs SVM for the residualcorrection calculation for the results based on the preliminary data. The results of practical examples show thatthe overall relative error of the combined prediction model is no more than 1.5%, which is less than the relativeerror of the single prediction models. It is hoped that the research can provide a useful reference for theprediction of the sum of container and related studies.
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S. Makridakis / 1983 / Averages of forecasts : Some empirical results / Management Science 29(9):987~996
G. Chen / 2010 / Optimizing time windows for managing export container arrivals at Chinese container terminals / Maritime Economics & Logistics 12(1):111~126
X. Hao / 2015 / The application of combination forecasting model in forecasting the total power of agricultural machinery in Heilongjiang Province / Asian Agricultural Research 7(5):25~28
C. C. Chou / 2008 / A modified regression model for forecasting the volumes of Taiwan’s import containers / Mathematical and Computer Modelling 47(9-10):797~807
H. S. Hwang / 2007 / Container terminal demand forecasting framework using fuzzy-GMDH and neural network method / Proceedings of the 2nd International Conference on Innovative Computing, Information and Control
G. Chen / 2010 / Optimizing time windows for managing export container arrivals at Chinese container terminals / Maritime Economics & Logistics 12(1):111~126
X. Hao / 2015 / The application of combination forecasting model in forecasting the total power of agricultural machinery in Heilongjiang Province / Asian Agricultural Research 7(5):25~28
C. C. Chou / 2008 / A modified regression model for forecasting the volumes of Taiwan’s import containers / Mathematical and Computer Modelling 47(9-10):797~807
H. S. Hwang / 2007 / Container terminal demand forecasting framework using fuzzy-GMDH and neural network method / Proceedings of the 2nd International Conference on Innovative Computing, Information and Control
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