Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning based System for Vessel Turnaround Time Prediction

論文の概要: Machine Learning based System for Vessel Turnaround Time Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14980v1
Date: Wed, 28 Apr 2021 15:14:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-03 13:34:29.836910
Title: Machine Learning based System for Vessel Turnaround Time Prediction
Title（参考訳）: 船舶ターンアラウンド時間予測のための機械学習システム
Authors: Dejan Stepec and Tomaz Martincic and Fabrice Klein and Daniel Vladusic and Joao Pita Costa
Abstract要約: 本稿では,機械学習と標準ポートコールデータに基づいて容器回転時間を予測する新しいシステムを提案する。ボルドー港で広範な評価が行われ、11年間のポートコールデータの結果を報告しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this paper, we present a novel system for predicting vessel turnaround time, based on machine learning and standardized port call data. We also investigate the use of specific external maritime big data, to enhance the accuracy of the available data and improve the performance of the developed system. An extensive evaluation is performed in Port of Bordeaux, where we report the results on 11 years of historical port call data and provide verification on live, operational data from the port. The proposed automated data-driven turnaround time prediction system is able to perform with increased accuracy, in comparison with the current manual expert-based system in Port of Bordeaux.
Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習と標準ポートコールデータに基づいて,船舶のターンアラウンド時間を予測する新しいシステムを提案する。また, 特定海洋ビッグデータの利用について検討し, 利用可能なデータの精度を高め, 開発システムの性能向上を図る。ボルドー港で大規模な評価が行われ,11年間の港湾コールデータの結果を報告し,港からの実運用データに対する検証を行う。提案した自動データ駆動ターンアラウンド時間予測システムは,現在のボルドー港のマニュアルエキスパートベースシステムと比較して,精度の向上を実現している。

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