Short-term forecasting framework for port cargo volume using Azure ML

• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 최상균
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회 학술대회논문집』2025 춘계학술대회논문집, 85~86쪽, 전체 2쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.05.08

국문 초록

항만의 장래 물동량 예측은 항만 개발 계획 수립 및 운영에 있어 기초자료로 활용된다. 하지만 10년 이상의 장기 물동량 예측은 최근 대외내적으로 급변하는 환경에서 대응 전략을 마련하는데 한계가 있을 수 있다. 이에, 본 연구에서는 분기 단위의 단기 예측 프레임워크를 제시하고자 한다.

키워드

항만 물동량 단기 예측 머신러닝 Azure_ML