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J-GLOBAL ID：202002250782542367   整理番号：20A1862986

海上交通のための実時間目標とETA予測【JST・京大機械翻訳】

Real-time Destination and ETA Prediction for Maritime Traffic

著者 (5件)： Bodunov Oleh (Technische Universitaet Dresden - Dresden, Germany) ,  Schmidt Florian (Technische Universitaet Dresden - Dresden, Germany) ,  Martin Andre (Technische Universitaet Dresden - Dresden, Germany) ,  Brito Andrey (Universidade Federal de Campina Grande - Campina Grande, Brazil) ,  Fetzer Christof (Technische Universitaet Dresden - Dresden, Germany)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： DEBS ’18  ページ： 198-201  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,DEBS Grandチャレンジ2018を解くためのアプローチを示した。課題は,(i)目的地と(ii)海上状況における地理空間データを用いたストリーミング-衝突における船舶の到着時間の予測を提供する。このアプローチの新しい側面は,到着時間に対する予測を提供するため,ランダムフォレスト,勾配ブースティング決定木(GBDT),XGBoostツリーおよび極端ランダムツリー(ERT)に基づくアンサンブル学習の使用を含み,フィードフォワードニューラルネットワークの使用を提案した。この評価では,ETA予測に対してポート先物分類問題に対して97%の精度と90%(分)を達成した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 船舶 ,  海上交通 ,  ディシジョンツリー ,  ポート ,  機械学習 ,  *ストリーミング
準シソーラス用語： アンサンブル学習 ,  ブースティング ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 目的地予測 ,  ESP ,  ETA予測 ,  イベントストリーム処理 ,  地理空間解析 ,  機械学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 海上 ,  交通 ,  実時間 ,  目標 ,  ETA ,  予測