手机版 English 帮助中心
外文文献知网节
文献信息节点
基本信息 摘要 关键词 核心评价 相关文献
Journal | [J] 科研管理SG（原名：科研管理） Volume 3, Issue 11. 2021.
基于随机森林的码头集装箱堆存时间的预测
作者 : 胡 水源, 陈 以, 劳 钰莎, 蒋 志
DOI: 10.18686/kygl.v3i11.56640
全部来源
获取全文
摘要 / Abstract
码头集装箱的堆存时间是码头作业效率的一个重要指标，也是码头规划集装箱作业决策的主要参考。这项 研究提出了码头集装箱卸船时箱号、箱状态、目的港和载货港等多个指标作为参数输入，通过决策树、随机森林等 多个机器学习模型来预测到达码头的集装箱的堆存时间。这项研究结果表明，随机森林预测模型相比其他模型具有 较好的泛化能力，并且发现目的港口和航线对集装箱的堆存时间的预测结果具有较大的影响。
关键词 / Keywords
机器学习；随机森林；堆存时间；短期预测
Related articles / 相关文献
相似文献
作者发文
机构发文
关键词分析
相似文献（说明：与本文内容较接近的文献）
  • [1] 赵宇迪 . 考虑 AIS 信息的船舶到港时间预测模型研究 [D]. 大连理工大学，2018.[2] 滕藤 . 集装箱码头外部集卡到港量预测模型 [D]. 大连海事大学，2017.[3] 刘炳春，张鹏 . 基于机器学习的港口集装箱吞吐量预测 [J]. 中国储运，2021（03）：123-124.[4] 张弛，王萍，苏佳山，程冬梅 . 基于机器学习算法的干眼预测模型研究 [J]. 国际眼科杂志，2021，21（09）：1644-1648
《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司 KDN平台基础技术由KBASE 11.0提供
© 2014-2018中国知网(CNKI) 京公网安备11010802020460号 经营性网站备案信息 互联网出版许可证 新出网证(京)字271号 京ICP证040431号