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신경망을 이용한 컨테이너 물동량 예측에 관한 연구

A Study on the Forecasting of Container Volume using Neural Network

  • 박성영 (한국해양대학교 대학원) ;
  • 이철영 (한국해양대학교 물류시스템공학과)
  • 발행 : 2002.06.01

초록

컨테이너 물동량 예측은 항만과 항만의 개발에 있어서 매우 중요하다. 일반적으로 이동평균법, 지수평활법, 회귀분석과 같은 통계적인 방법들은 물동량 예측에서 많이 사용되어졌다. 하지만, 컨테이너 물동량 예측에 영향을 주는 여러 가지 요소들을 고려해 보면 다중병렬처리시스템인 신경망을 이용하는 것이 효과적이다. 본 연구는 신경망의 역전파학습알고리즘을 이용하여 컨테이너 활동량을 예측하였다. 신경망을 이용하여 영향력 있는 요소들을 선별하였으며, 선별된 요소들을 이용하여 물동량 예측을 하였다. 또한 제안된 신경망 알고리즘과 통계적인 방법의 예측들을 비교하였다.

The forecast of a container traffic has been very important for port and development. Generally, Statistic methods, such as moving average method, exponential smoothing, and regression analysis have been much used for traffic forecasting. But, considering various factors related to the port affect the forecasting of container volume, neural network of parallel processing system can be effective to forecast container volume based on various factors. This study discusses the forecasting of volume by using the neural, network with back propagation learning algorithm. Affected factors are selected based on impact vector on neural network, and these selected factors are used to forecast container volume. The proposed the forecasting algorithm using neural network was compared to the statistic methods.

키워드

참고문헌

  1. 서혜숙(2000), 제2형 당뇨병의 예측과 위험인자분석을 위한 신경망과 로지스틱 회귀모델의 비교연구, 서울대학교대학원 석사논문
  2. 강상규(1997), 인공신경망 모형을 이용한 우리나라 증권시장에서의 주가의 비선형적 규칙성에 관한 연구, 서울대학교 대학원 석사논문

피인용 문헌

  1. Empirical Analysis of Influence Factors to Container Throughput in Korea and China Ports vol.27, pp.2, 2011, https://doi.org/10.1016/S2092-5212(11)80013-1
  2. Evaluation of the Marine Traffic Congestion of North Harbor in Busan Port vol.133, pp.2, 2007, https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-950X(2007)133:2(87)