ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ПРОГНОЗУВАННЯ НАДХОДЖЕННЯ КОНТЕЙНЕРОПОТОКІВ ВІД ВАНТАЖОВІДПРАВНИКІВ НА ЗАЛІЗНИЧНУ ТЕРМІНАЛЬНУ СТАНЦІЮ
DOI:
https://doi.org/10.30888/2663-5712.2022-16-01-042Ключові слова:
залізничні термінальні станції, автомобільний транспорт, контейнеропотоки.Анотація
В статті були досліджені методи прогнозування надходження контейнеропотоків на залізничну термінальну станцію. Виявлено, що для прогнозування моделей часових рядів найбільш успішною сучасною нейронною архітектурою вважаються рекурентні нейронні мережі наMetrics
Посилання
Butko T., Prokhorov V., Kolisnyk A., Parkhomenko L. Devising an automated technology to organize the railroad transportation of containers for intermodal deliveries based on the theory of point. Eastern-European journal of enterprise technologies. 2020. Vol. 1, № 3 (103). P.6–12. DOI: 10.15587/1729-4061.2019.156098
Hochreiter S., Schmidhuber, J. Long short-term memory. Neural Computation. 1997. № 9 (8). P. 1735–1780.
LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep learning. Nature. 2015. № 521 (7553). P. 436–444.
Pokrovskaya M. A. A method for predicting traffic changes using a neural network model. Telecommunications and Transport. 2012. №6. С. 27–30.
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2022 Автори
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.