論文の概要: Workload Forecasting of a Logistic Node Using Bayesian Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04976v1
• Date: Wed, 9 Nov 2022 15:42:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 16:57:39.316838
• Title: Workload Forecasting of a Logistic Node Using Bayesian Neural Networks
• Title（参考訳）: ベイジアンニューラルネットワークを用いたロジスティックノードのワークロード予測
• Authors: Emin Nakilcioglu, Anisa Rizvanolli und Olaf Rendel
• Abstract要約: 本稿では,関連文献を考察し,上記の問題に対処する予測モデルを設計する。 本稿では,ベイジアンニューラルネットワークに基づくモデルを用いて,空のコンテナ・デポにおけるコンテナ・トラックの時間的作業量と交通量を予測する予測モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Purpose: Traffic volume in empty container depots has been highly volatile due to external factors. Forecasting the expected container truck traffic along with having a dynamic module to foresee the future workload plays a critical role in improving the work efficiency. This paper studies the relevant literature and designs a forecasting model addressing the aforementioned issues. Methodology: The paper develops a forecasting model to predict hourly work and traffic volume of container trucks in an empty container depot using a Bayesian Neural Network based model. Furthermore, the paper experiments with datasets with different characteristics to assess the model's forecasting range for various data sources. Findings: The real data of an empty container depot is utilized to develop a forecasting model and to later verify the capabilities of the model. The findings show the performance validity of the model and provide the groundwork to build an effective traffic and workload planning system for the empty container depot in question. Originality: This paper proposes a Bayesian deep learning-based forecasting model for traffic and workload of an empty container depot using real-world data. This designed and implemented forecasting model offers a solution with which every actor in the container truck transportation benefits from the optimized workload.
• Abstract（参考訳）: 目的: 空のコンテナデポの交通量は, 外部要因により非常に揮発性が高い。 コンテナトラックのトラフィックを予測し、将来のワークロードを予測するための動的モジュールを持つことは、作業効率を改善する上で重要な役割を果たす。 本稿では,関連文献を調査し,上記の問題に対処する予測モデルを設計する。 方法論: ベイジアンニューラルネットワークに基づくモデルを用いて, 空のコンテナ倉庫におけるコンテナトラックの時間的作業量と交通量を予測する予測モデルを開発した。 さらに,異なる特徴を持つデータセットを用いて,様々なデータソースに対するモデルの予測範囲を評価する。 知見: 空のコンテナデポの実際のデータは、予測モデルを開発し、後にモデルの能力を検証するために利用される。 この結果から, 空のコンテナ・デポに対して, 効率的な交通・負荷計画システムを構築するための基盤となるモデルの有効性が示唆された。 原点:本論文では,実世界のデータを用いた空のコンテナデポのトラフィックとワークロードに対するベイジアン深層学習に基づく予測モデルを提案する。 この設計および実装された予測モデルは、コンテナトラック輸送のすべてのアクタが最適化されたワークロードから恩恵を受けるソリューションを提供する。

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