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J-GLOBAL ID:202002247802307765   整理番号:20A1308905

Deep Learning手法を用いた輸出入海上コンテナ貨物の輸送経路推定手法の開発

Development of Estimation Method of Import / Export Marine Container Cargo Transportation Routes by Deep Learning
著者 (1件):
資料名:
号: 30  ページ: ROMBUNNO.2020S-GS7-1  発行年: 2020年05月 
JST資料番号: L6090B  ISSN: 2185-1840  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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抄録/ポイント
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・海上輸送用40ftコンテナによる日本発着の輸出入貨物の輸送経路の選択について,DeepLearning手法を用いて推定。
・複数(4ルート)の候補経路から正解を出力する教師付き学習,および多数経路の場合の4ルート単位トーナメント方式の推定法を提示。
・国内207生活圏の主要港/地方港と世界24地域の代表港間の貨物の発着,および輸送7パターンから成る輸送モデルを説明。
・貨物データ(属性13種類)と経路データ(属性18種類)で構成した学習用データ,および評価用データを作成。
・5階層全結合ニューラルネットワークを用いて未知の発着地ペアに対して10回試行の結果,輸出/入の貨物個数で平均80%強の最終正答率を確認。
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (3件):
分類
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水上輸送・サービス一般  ,  ネットワーク法  ,  物的流通 

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