1 |
고병욱.윤희성.김은수.최건우(2018), 컨테이너 해상물동량 예측 모형 연구, KMI.
|
2 |
김범중(2010), 항만시설 확보의 중요성에 대하여, 해양물류연구, 제7권, 5-14.
|
3 |
김정훈(2008), 시계열 모형을 이용한 부산 북항의 물동량 예측, 한국항만경제학회지, 제24권 제2호, 1-17.
|
4 |
김종길(2011), SD기법과 ARIMA를 적용한 컨테이너물동량 예측에 관한 연구, 인천대학교.
|
5 |
김창범(2007), 해상운송의 물동량 예측과 항만물류정책, 한국항만경제학회지, 제23권 제1호, 149-162.
|
6 |
민경창.하헌구(2014), SARIMA 모형을 이용한 우리나라 항만 컨테이너 물동량 예측, 한국교통학회지, 제32권 제6호, 600-614.
|
7 |
신계선(2007), 항만경쟁력 결정요인 분석과 부산 신항의 발전 전략에 관한 연구, 한국항만경제학회지, 제23권 제1호, 115-148.
|
8 |
신창훈.강정식.박수남.이지훈(2008), 하이브리드 ARIMA -신경망 모델을 통한 컨테이너 물동량 예측에 관한 연구, 한국항해항만학회지, 제32권 제1호, 81-88.
DOI
|
9 |
이민규(2012), 항만 서비스 혁신 관점에서의 선박 재항시간의 결정요인 분석, 한국혁신학회지, 제7권 제1호, 51-69.
|
10 |
이재득(2013), 승법계절 ARIMA 모형에 의한 부산항 컨테이너 물동량 추정과 예측, 한국항만경제학회지, 제29권 제3호, 1-23.
|
11 |
이지원(2008), 컨테이너 물동량을 이용한 인공신경망과 ARIMA 모형의 예측력 비교에 관한 연구, 해양대학교.
|
12 |
전찬영.송주미(2006), 데이터 마이닝 기법을 이용한 항만물동량 예측 활용방안 연구, KMI.
|
13 |
조준호.변제섭.김희철(2017), 글로벌 해운시장 현황 분석 및 시계열 모형을 이용한 부산신항 컨테이너 물동량 예측에 관한 연구, 한국정보전자통신기술학회논문지, 제10권 제4호, 295-303.
DOI
|
14 |
Brooks, M., Pallis, T. and Perkins, S.(2014), Port investment and container shipping markets, International Transport Forum Discussion Papers(OECD), No. 2014/03.
|
15 |
Chen, S. H. and Chen, J. N.(2010), Forecasting Container Throughputs at Ports Using Genetic Programming, Expert Systems with Applications, 37(3), 2054-2058.
DOI
|
16 |
Chung, J., Gulcehre, C., Cho, K. and Bengio, Y.(2014), Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling, arXiv preprint arXiv:1412.3555.
|
17 |
Ding, M. J., Zhang, S. Z., Zhong, H. D., Wu, Y. H. and Zhang, L. B.(2019). A Prediction Model of the Sum of Container Based on Combined BP Neural Network and SVM, Journal of Information Processing Systems, 15(2), 305-319.
DOI
|
18 |
LeCun, Y., Boser, B., Denker, J. S., Henderson, D., Howard, R. E., Hubbard, W. and Jackel, L. D.(1989), Backpropagation applied to handwritten zip code recognition, Neural computation, 1(4), 541-551.
DOI
|
19 |
Fang F. P. and Fang X. F.(2013), Multivariant forecasting mode of Guangdong province port throughput with genetic algorithms and Back Propagation neural network, Procedia-Social and Behavioral Sciences, 96, 1165-1174.
DOI
|
20 |
Hochreiter, S. and Schmidhuber, J.(1997), Long short-term memory, Neural computation, 9(8), 1735-1780.
DOI
|
21 |
LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y. and Haffner, P.(1998), Gradient-based learning applied to document recognition, Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278-2324.
DOI
|
22 |
LeCun, Y., Bengio, Y. and Hinton, G.(2015), Deep learning, Nature, 521(7553), 436-444.
DOI
|
23 |
Meersman, H., Van de Voorde, E. and Vanelslander, T.(2003), Port pricing. Considerations on economic principles and marginal costs, European Journal of Transport and Infrastructure Research, 3(4), 371-386.
|
24 |
Raschka, S.(2018), Model evaluation, model selection, and algorithm selection in machine learning, arXiv preprint arXiv:1811.12808.
|
25 |
Reimers, N. and Gurevych, I.(2017), Optimal hyperparameters for deep lstm-networks for sequence labeling tasks, arXiv preprint arXiv:1707.06799.
|
26 |
Xie, G., Wang, S., Zhao, Y. and Lai, K. K.(2013), Hybrid approaches based on LSSVR model for container throughput forecasting: a comparative study, Applied Soft Computing, 13(5), 2232-2241.
DOI
|
27 |
Zhang, C., Huang, L. and Zhao, Z.(2013), Research on combination forecast of port cargo throughput based on time series and causality analysis, Journal of Industrial Engineering and Management, 6(1), 124-134.
|