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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 76 - 83 (8page)
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Postal logistics organizations are characterized as having high labor intensity and short response times. These characteristics, along with rapid change in mail volume, make load scheduling a fundamental concern. Load analysis of major postal infrastructures such as post offices, sorting centers, exchange centers, and delivery stations is required for optimal postal logistics operation. In particular, the performance of mail traffic forecasting is essential for optimizing the resource operation by accurate load analysis. This paper addresses a traffic forecast problem of postal parcel that arises at delivery stations of Korea Post. The main purpose of this paper is to describe a method for predicting short-term traffic of postal parcel based on self-similarity analysis and to introduce an application of the traffic prediction model to postal logistics system. The proposed scheme develops multiple regression models by the clusters resulted from feature engineering and individual models for delivery stations to reinforce prediction accuracy. The experiment with data supplied by main postal delivery stations shows the advantage in terms of prediction performance. Comparing with other technique, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 45.8%.
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Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine Learning 45(1):5~32
차병철 / 2014 / 중장기 우편물류 네트워크 설계 시스템 개발에 관한 연구 / 대한설비관리학회지 19(1):81~91
Ebbesson, M. / 2016 / Mail volume forecasting an evaluation of machine learning models / UPTEC IT
ETRI / 2019 / Development of Prediction Technology for Parcel Acceptance and Sorting
Giorgino, T. / 2009 / Computing and Visualizing Dynamic Time Warping Alignments in R / Journal of Statistical Soft-ware 31:1~25
차병철 / 2014 / 중장기 우편물류 네트워크 설계 시스템 개발에 관한 연구 / 대한설비관리학회지 19(1):81~91
Ebbesson, M. / 2016 / Mail volume forecasting an evaluation of machine learning models / UPTEC IT
ETRI / 2019 / Development of Prediction Technology for Parcel Acceptance and Sorting
Giorgino, T. / 2009 / Computing and Visualizing Dynamic Time Warping Alignments in R / Journal of Statistical Soft-ware 31:1~25
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