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J-GLOBAL ID：202002266737990764   整理番号：20A2770988

到着時間を予測するための機械学習と実時間フィードバックシステムの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Machine Learning and Real-time Feedback System to Predict Arriving Time

著者 (1件)： Guo Kaiwen (Walsh Jesuit High School, Hudson, Ohio)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1684  号： 1  ページ： 012039 (5pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リアルタイム位置フィードバックは,パッケージの位置に関する直接情報を有する顧客を提供し,また,到着時間を予測するために必要な因子の1つを提供する。これは,数学モデルがパッケージに起こる異なる状況を考慮できないので,実時間位置データを持つならば,単純な数学問題ではなく,不正確な配信時間を提供するであろう。機械学習を用いて,以前に収集したデータおよびリアルタイム位置フィードバックシステムの使用からの位置に関する情報に基づいて,コンピュータは,天候を含む異なる因子による配信時間を予測することができ,事故の可能性は,その方法で起きた。これらの異なるスキルと因子を用いて,顧客は,それに基づいて決定を行うことができる前に,より正確である到着時間を得ることができる。本論文の主なアイデアは,リアルタイム位置フィードバックシステムと機械学習の組合せによる配信時間を予測することである。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 数学モデル ,  *フィードバック系 ,  情報配布 ,  コンピュータ ,  *機械学習
準シソーラス用語： 到着時間 ,  実時間 ,  天候 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 到着時間 ,  予測 ,  機械学習 ,  実時間 ,  フィードバックシステム ,  応用