컨테이너물동량 예측에 있어 유전알고리즘을 이용한 인공신경망 적용에 관한 연구

• 영문명: A Study on Application of Neural Network using Genetic Algorithm in Container Traffic Prediction
• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 신창훈(Chang-Hoon Shin) 박수남(Soo-Nam Park) 정동훈(Dong-Hun Jeong) 정수현(Su-Hyun Jeong)
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회 학술대회논문집』2009 추계학술대회논문집, 187~188쪽, 전체 2쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2009.10.30

국문 초록

본 연구에서는 비선형예측기법으로서 현재 많은 관심을 받고 있는 인공신경망을 사용하여 컨테이너 물동량 예측을 수행하여 ARIMA모형과 비교하였다. 인공신경망의 예측성과에 많은 영향을 주는 네트워크 구조설계에 있어 기존의 선행연구들을 경험에 바탕을 둔 방법론을 사용하였다. 하지만 본 연구에서 그 대안으로 구조설계 문제에 있어 방대하며 복잡한 탐색공간에서 효과적으로 알려진 유전 알고리즘을 사용하였다.

영문 초록

On this study, the artificial neural network, one of the nonlinear forecasting methods, is compared with ARIMA model through performing a forecast of container traffic. The existing studies have been used the rule of thumb in topology design for network which had a great effect on forecasting performance of the artificial neural network. However, this study applied the genetic algorithm, known as the effectively optimal algorithm in the huge and complex sample space, as the alternative.

목차

1. 서 론

2. 연구 모형

3. 실증 분석

4. 결 론

키워드

컨테이너물동량 예측 ARIMA모형 인공신경망모형 유전알고리즘 TDNN Container traffic forecasting ARIMA model ANN model GA