論文の概要: Forecasting Ferry Passenger Flow Using Long-Short Term Memory Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02098v3
• Date: Thu, 9 May 2024 12:19:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 15:21:52.189399
• Title: Forecasting Ferry Passenger Flow Using Long-Short Term Memory Neural Networks
• Title（参考訳）: 長期記憶ニューラルネットワークを用いたフェリー乗客流の予測
• Authors: Daniel Fesalbon,
• Abstract要約: 本研究は,フィリピンの2港のフェリー利用者を予測するLSTMベースニューラルネットワークの能力について検討し,評価することを目的とする。 提案モデルでは,2016年から2022年までの月次旅客輸送量に基づいて,両港の旅客フロー予測の適合と評価を行う。 Keras と Scikit-learn Python ライブラリを使用して、提案した LSTM モデルの性能を合理的に予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With recent studies related to Neural Networks being used on different forecasting and time series investigations, this study aims to expand these contexts to ferry passenger traffic. The primary objective of the study is to investigate and evaluate an LSTM-based Neural Networks' capability to forecast ferry passengers of two ports in the Philippines. The proposed model's fitting and evaluation of the passenger flow forecasting of the two ports is based on monthly passenger traffic from 2016 to 2022 data that was acquired from the Philippine Ports Authority (PPA). This work uses Mean Absolute Percentage Error (MAPE) as its primary metric to evaluate the model's forecasting capability. The proposed LSTM-based Neural Networks model achieved 72% forecasting accuracy to the Batangas port ferry passenger data and 74% forecasting accuracy to the Mindoro port ferry passenger data. Using Keras and Scikit-learn Python libraries, this work concludes a reasonable forecasting performance of the presented LSTM model. Aside from these notable findings, this study also recommends further investigation and studies on employing other statistical, machine learning, and deep learning methods on forecasting ferry passenger flows.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークに関する最近の研究は、様々な予測や時系列調査に使われているが、この研究は、これらの文脈を旅客輸送に拡大することを目的としている。 本研究の主な目的は、フィリピンの2つの港のフェリー客を予測できるLSTMベースのニューラルネットワークの能力を調査し、評価することである。 提案モデルでは, フィリピン港湾庁 (PPA) から取得した2016年から2022年までの月毎の旅客交通量に基づいて, 両港の旅客フロー予測の適合と評価を行った。 この作業では、モデルの予測能力を評価するために、MAPE(Mean Absolute Percentage Error)を主要な指標として使用します。 提案したLSTMベースのニューラルネットワークモデルでは,バタンガス港フェリーの乗客データに対して72%の精度,ミンドロ港フェリーの乗客データに対して74%の精度で予測された。 Keras と Scikit-learn Python ライブラリを使用して、提案した LSTM モデルの性能を合理的に予測する。 これらの顕著な発見とは別に、本研究では、他の統計的、機械学習、深層学習手法を用いたフェリーの旅客流予測のさらなる調査と研究を推奨する。

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