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저널정보
한국항해항만학회 한국항해항만학회지 한국항해항만학회지 제28권 제6호
발행연도
2004.1
수록면
509 - 516 (8page)

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여객수와 화물량에 대한 예측은 터미널의 개발 및 계획, 선사의 적정선복량 확보를 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 역전파 학습알고리즘을 이용한 뉴럴네트웍을 이용하여 목포항 여객수와 화물량을 예측하였다. 그리고 이동평균법, 지수평활법, 뉴럴네트웍의 예측수행을 평균제곱오차, 절대평균오차로 비교하여 뉴럴네트웍의 예측수행능력이 우수함을 검정하였다. 또한 2005년 목포항 여객수와 화물량을 예측하여 여객선 선복량의 적정성을 분석하였다.
#뉴럴네트웍 #이동평균법 #지수평활법 #역전파 학습알고리즘 #평균제곱오차 #절대평균오차 #Neural network #moving average method #exponential smoothing method #back-propagation learning algorithm #MSE #mean square error) #MAE #mean absolute error)

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/ 1986 / Learning Representations by Back propagation Errors google schola / 1991 / Neural Network Models as an Alternative to Regression Proceedings of the Annual IEE International Conference on system sciences 4. google schola / 1994 / Neural Network in civil engineering I Journal of computing in civil Engineering. ASCF 8 google schola / 1994 / 선박접이안의 퍼지학습제어 google schola / 1999 / 내항여객선 및 업체현황 google schola

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