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J-GLOBAL ID：201802282714913975   整理番号：18A0396431

食品レスキュー・分娩操作のための余剰食糧供給の推定【Powered by NICT】

Estimating surplus food supply for food rescue and delivery operations

著者 (3件)： Nair Divya J. (Research Centre for Integrated Transport Innovation (rCITI), School of Civil and Environmental Engineering, University of New South Wales, Sydney, NSW 2052, Australia) ,  Rashidi Taha Hossein (Research Centre for Integrated Transport Innovation (rCITI), School of Civil and Environmental Engineering, University of New South Wales, Sydney, NSW 2052, Australia) ,  Dixit Vinayak V. (Research Centre for Integrated Transport Innovation (rCITI), School of Civil and Environmental Engineering, University of New South Wales, Sydney, NSW 2052, Australia)
資料名： Socio-Economic Planning Science  (Socio-Economic Planning Science)
巻： 57  ページ： 73-83  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0195A  ISSN： 0038-0121  CODEN： SEPSBI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 飢餓は多くの先進国における大きく隠された社会問題となっている。非営利食品は,組織を救済,空腹感軽減に役立つ,様々な食品提供者からの余剰食品を救済と必要性の人々に再分布した。しかし,余剰食品提供は,量,時間と場所に関して変化するランダムプロセスである。歴史的情報を用いた食品の回収と予測食品寄付の動力学は在庫管理と再分布における非常に重要である,特に運転コストを減少させ,供給における在庫組み込んだ不確実性の持続可能で公平な分布を達成した。本論文では,オーストラリアにおける最大の食品救助組織の一つの食物提供と流通過程のパターンと動力学を調査するために多重線形回帰,構造方程式モデリングとニューラルネットワークを含む種々のモデリング技術を用いた。有意な指標のセットは現在の食品提供プロセスを記述するために,様々な食品提供者による毎日の平均食物提供を予測し,将来のネットワークに現れる新しいドナーからの潜在的供与を予測する同定されている。結果は,従来の多重線形回帰と比較した場合,構造方程式モデリングとニューラルネットワークは,改善された需要推定を提供することを示唆する。も食品の回収と再分布の持続可能で公平な管理におけるこれらのモデルの有用性を検討した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 在庫管理 ,  予測 ,  ドナー ,  不確実性 ,  *食品 ,  先進国 ,  ネットワーク ,  *救助 ,  オーストラリア連邦 ,  再分布 ,  ニューラルネットワーク ,  確率過程
準シソーラス用語： 構造方程式モデリング ,  多重線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 救援ロジスティックス ,  持続可能な食品回収と再分布 ,  余剰食品提供を予測 ,  人工ニューラルネットワーク ,  構造方程式モデル ,  多重線形回帰

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 食品 ,  レスキュー ,  分娩 ,  余剰 ,  食糧供給 ,  推定