Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting Barge Presence and Quantity on Inland Waterways using Vessel Tracking Data: A Machine Learning Approach

論文の概要: Predicting Barge Presence and Quantity on Inland Waterways using Vessel Tracking Data: A Machine Learning Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00615v1
Date: Tue, 31 Dec 2024 19:28:21 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-05 16:54:31.851938
Title: Predicting Barge Presence and Quantity on Inland Waterways using Vessel Tracking Data: A Machine Learning Approach
Title（参考訳）: 船舶追跡データを用いた内陸水路におけるバリア存在と量予測:機械学習によるアプローチ
Authors: Geoffery Agorkua, Sarah Hernandez, Maria Falquez, Subhadipto Poddar, Shihao Pang,
Abstract要約: 本研究では,内陸水路における船舶輸送量を予測するための機械学習手法を提案する。 AISはタグと曳航船の位置を追跡しているが、これらの船によって輸送される船舶の存在や数を監視していない。この知見は、水路の管理やインフラ運営が目標の干ばつ活動のような地域に影響を与えることにも有用である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: This study presents a machine learning approach to predict the number of barges transported by vessels on inland waterways using tracking data from the Automatic Identification System (AIS). While AIS tracks the location of tug and tow vessels, it does not monitor the presence or number of barges transported by those vessels. Understanding the number and types of barges conveyed along river segments, between ports, and at ports is crucial for estimating the quantities of freight transported on the nation's waterways. This insight is also valuable for waterway management and infrastructure operations impacting areas such as targeted dredging operations, and data-driven resource allocation. Labeled sample data was generated using observations from traffic cameras located along key river segments and matched to AIS data records. A sample of 164 vessels representing up to 42 barge convoys per vessel was used for model development. The methodology involved first predicting barge presence and then predicting barge quantity. Features derived from the AIS data included speed measures, vessel characteristics, turning measures, and interaction terms. For predicting barge presence, the AdaBoost model achieved an F1 score of 0.932. For predicting barge quantity, the Random Forest combined with an AdaBoost ensemble model achieved an F1 score of 0.886. Bayesian optimization was used for hyperparameter tuning. By advancing predictive modeling for inland waterways, this study offers valuable insights for transportation planners and organizations, which require detailed knowledge of traffic volumes, including the flow of commodities, their destinations, and the tonnage moving in and out of ports.
Abstract（参考訳）: 本研究では, 自動識別システム(AIS)の追跡データを用いて, 内陸海域の船舶が輸送する船数を予測するための機械学習手法を提案する。 AISはタグと曳航船の位置を追跡するが、これらの船によって輸送される船舶の存在や数を監視することはない。河川セグメント、港、港間で輸送される船舶の数と種類を理解することは、国の水路で輸送される貨物の量を推定するために重要である。この洞察は、水路の管理やインフラの運用が、目標とする干ばつ操作やデータ駆動資源割り当てといった分野に影響を及ぼす上でも有用である。標識されたサンプルデータは、主要河川セグメントに沿って位置し、AISデータ記録と一致した交通カメラの観測により生成された。モデル開発には、最大で42隻の船舶輸送船団を表す164隻の船のサンプルが使用された。この手法は、まずバージの存在を予測し、次にバージ量を予測する。 AISデータから得られた特徴には、速度測定、船体特性、旋回測度、相互作用項が含まれる。バージの存在を予測するために、AdaBoostモデルはF1スコア0.932を達成した。樹皮量を予測するため、AdaBoostアンサンブルモデルと組み合わせたランダムフォレストは0.886のF1スコアを達成した。ベイズ最適化はハイパーパラメータチューニングに使われた。本研究は、内陸水路の予測モデリングを進めることにより、商品の流れ、目的地、港を出入りするトン数など、交通量に関する詳細な知識を必要とする交通計画者や組織にとって貴重な知見を提供する。

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