Domingo, Abril 21, 2024

A multi-step approach framework for freight forecasting of river-sea direct transport without direct historical data

BIBLIOTECA CPI – El pronóstico de carga del Transporte Directo Fluvial-Marítimo (TDFM) es crucial para la formulación de políticas de las instalaciones de transporte fluvial-marítimo y la toma de decisiones de las empresas portuarias y navieras relevantes. Este documento desarrolla un marco de enfoque de varios pasos para la previsión del volumen de carga de TDFM en el caso de que no se disponga de datos históricos directos. Primero, recopilamos datos de envío disponibles públicos, incluido el flujo de tráfico de barcos, el límite de velocidad de cada canal de navegación, el tiempo de funcionamiento de flujo libre, la longitud del canal, la capacidad del canal, etc. Luego se utiliza el método de estimación de matriz de origen-destino (O-D), para obtener la matriz de volúmenes de carga históricos entre todos los pares O-D basados ​​en estos datos. A continuación, los futuros volúmenes totales de carga entre estos pares O-D se pronostican utilizando el modelo de predicción gris, y la tasa de compartición de TDFM se estima utilizando el modelo Logit. Así se determina el volumen de carga de TDFM. La eficacia del enfoque propuesto se valida pronosticando el volumen de carga TDFM en una ruta de envío de China. 

  • Autores: Zhaoxia Guo, Weiwei Li, Yokai Wu, Wei Wang.
  • Revista: Sustainability

Le invitamos a revisar el artículo aquí

Fuente: Novedades Biblioteca CPI, Viernes 24 de Marzo de 2023

BIBLIOTECA CPI – El pronóstico de carga del Transporte Directo Fluvial-Marítimo (TDFM) es crucial para la formulación de políticas de las instalaciones de transporte fluvial-marítimo y la toma de decisiones de las empresas portuarias y navieras relevantes. Este documento desarrolla un marco de enfoque de varios pasos para la previsión del volumen de carga de TDFM en el caso de que no se disponga de datos históricos directos. Primero, recopilamos datos de envío disponibles públicos, incluido el flujo de tráfico de barcos, el límite de velocidad de cada canal de navegación, el tiempo de funcionamiento de flujo libre, la longitud del canal, la capacidad del canal, etc. Luego se utiliza el método de estimación de matriz de origen-destino (O-D), para obtener la matriz de volúmenes de carga históricos entre todos los pares O-D basados ​​en estos datos. A continuación, los futuros volúmenes totales de carga entre estos pares O-D se pronostican utilizando el modelo de predicción gris, y la tasa de compartición de TDFM se estima utilizando el modelo Logit. Así se determina el volumen de carga de TDFM. La eficacia del enfoque propuesto se valida pronosticando el volumen de carga TDFM en una ruta de envío de China. 

  • Autores: Zhaoxia Guo, Weiwei Li, Yokai Wu, Wei Wang.
  • Revista: Sustainability

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Fuente: Novedades Biblioteca CPI, Viernes 24 de Marzo de 2023

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