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Un Weight Assignment-Enhanced Convolutional Neural Network (WACNN) para la Predicción de Volumen de Carga de Sistemas de Contenedores Intermodales Marítimo-Ferroviarios

Autores: Wang, Yuhonghao; Li, Wenxin; Qi, Xingmin; Yu, Yinzhang

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Un Weight Assignment-Enhanced Convolutional Neural Network (WACNN) para la Predicción de Volumen de Carga de Sistemas de Contenedores Intermodales Marítimo-Ferroviarios


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Software

Palabras clave

Recursos de transporte
Plan de transporte intermodal de contenedores marítimo-ferroviario
Reducción de costos
Mejora de la eficiencia
Red neuronal convolucional
Asignación de peso

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 25

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Para integrar el uso de recursos de transporte, desarrollar un plan razonable de transporte intermodal de contenedores marítimo-ferroviario y lograr la reducción de costos y mejora de la eficiencia del sistema de transporte multimodal, se propone un método para predecir el volumen diario de carga del transporte intermodal marítimo-ferroviario basado en un algoritmo de red neuronal convolucional (CNN) y se utiliza un nuevo método de procesamiento de características: asignación de peso (WA).

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