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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)： 松倉洋史 (海上技術安全研)
資料名： 日本船舶海洋工学会講演会論文集(CD-ROM)  (Conference Proceedings. Japan Society of Naval Architects and Ocean Engineers (CD-ROM))
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)

抄録/ポイント： ・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： 国際大形コンテナ ,  *コンテナ ,  *コンテナ輸送 ,  貨物輸送 ,  輸送管理 ,  *海上輸送 ,  モデル ,  機械学習 ,  データ ,  港湾 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： *ディープラーニング ,  トーナメント ,  *海上コンテナ ,  学習データ ,  輸送モデル ,  *輸送経路

分類 (3件)： 水上輸送・サービス一般  (TD01010U) ,  ネットワーク法  (KA03040X) ,  物的流通  (KA08000O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 手法 ,  海上コンテナ ,  貨物 ,  輸送経路 ,  推定 ,  開発