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
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
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).
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).