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신경망을 이용한 컨테이너 물동량 예측에 관한 연구
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 朴盛永 | - |
| dc.date.accessioned | 2017-02-22T06:28:21Z | - |
| dc.date.available | 2017-02-22T06:28:21Z | - |
| dc.date.issued | 2002 | - |
| dc.date.submitted | 56797-10-27 | - |
| dc.identifier.uri | http://kmou.dcollection.net/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000002173924 | ko_KR |
| dc.identifier.uri | http://repository.kmou.ac.kr/handle/2014.oak/9599 | - |
| dc.description.abstract | The forecast of a container traffic has been very important for port plan and development. Generally, Statistic methods, such as moving average method, exponential smoothing, regression analysis, have been much used for traffic forecasting. But, by considering various factors related to the port affect the forecasting of container volume, neural network of parallel processing system can be effective to forecast container volume based on various factors. | - |
| dc.description.tableofcontents | 목차 List of Tables = iii List of Figures = iv Abstract = v 1. 서론 = 1 1. 1 연구의 배경 및 목적 = 1 1. 2 연구의 범위 = 2 2. 예측 방법의 종류 = 4 2. 1 정성적 예측 방법 = 4 2. 1. 1 델파이법 = 4 2. 1. 2 시장조사법 = 5 2. 1. 3 패널조사법 = 5 2. 2 정량적 예측 방법 = 6 2. 2. 1 단순이동평균법 = 6 2. 2. 2 가중이동평균법 = 7 2. 2. 3 지수평활법 = 8 2. 2. 4 회귀분석 = 9 3. 신경망 이론 = 11 3. 1 신경망의 개요 = 11 3. 1. 1 신경망의 정의 = 11 3. 1. 2 신경망의 특징 = 12 3. 1. 3 신경망의 종류 = 13 3. 2 신경망의 모형 = 14 3. 2. 1 신경망의 구조 = 14 3. 2. 2 전달함수 = 15 3. 3 신경망의 학습알고리즘 = 16 3. 4 예측모형의 설계 = 18 3. 4. 1 데이터 변환 = 18 3. 4. 2 예측모형의 구조 = 19 4. 실험 및 평가 = 23 4. 1 입력벡터분석 = 24 4. 2 신경망을 이용한 물동량 예측 = 26 4. 2. 1 모델 1 = 26 4. 2. 2 모델 2 = 30 4. 3 일반적인 예측방법과의 비교 = 34 4. 3. 1 이동평균법을 이용한 예측 = 34 4. 3. 2 지수평활법을 이용한 예측 = 35 4. 3. 3 추세분석법을 이용한 예측 = 37 4. 3. 4 예측방법의 비교 = 38 5. 결론 = 41 참고문헌 = 43 | - |
| dc.publisher | 한국해양대학교 | - |
| dc.title | 신경망을 이용한 컨테이너 물동량 예측에 관한 연구 | - |
| dc.title.alternative | A Study on the Forecast of Container Volume using Neural Network | - |
| dc.type | Thesis | - |
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