Limandan Limana Rotaların Tahmini için Ölçeklenebilir Veritabanı İçi Makine Öğrenimi
Yazarlar: Dennis Marten, Carsten Hilgenfeld, Andreas Heuer
Özet: Limandan limana müteakip rotaların doğru tahmini, deniz lojistiğinde ayrılmaz bir rol oynamaktadır ve bu nedenle tahmini varış zamanının doğru tahmini gibi diğer birçok görev için gereklidir. Bu makalede, geçmiş AIS verilerine dayalı olarak gemilerden gelecek liman varış noktalarını tahmin etmek için ölçeklenebilir bir yapay zeka tabanlı yaklaşım sunuyoruz. Sunulan yöntem esas olarak bir geminin AIS varış yeri girişinin yorumlanamadığı durumlar için bir dolgu olarak tasarlanmıştır. Yüksek doğrulukla kitlesel paralel tahmin görevleri için uygun olan Markov modelleri üzerine inşa edilmiş istikrarlı ve verimli bir veritabanı içi yapay zeka çözümünün nasıl oluşturulabileceğini açıklıyoruz. Sunulan araştırma PRESEA projesinin ("Gerçek zamanlı deniz trafiği tahmini") bir parçasıdır.
Makale, Journal for Mobility and Transport dergisinde yayımlanmıştır.