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【24h】

Procedimento para uso de Redes Neurais Artificiais no planejamento estratégico de fluxo de carga no Brasil

机译:在巴西战略性货运规划中使用人工神经网络的程序

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摘要

O presente trabalho tem por finalidade utilizar a técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA) para estimar a matriz origem-destino (O-D) de grãos de soja no Brasil destinado à exportação a fim de explicar a variabilidade dos fluxos entre os pares O-D, considerando as características dinâmicas existentes nas matrizes O-D, comparando os resultados com o modelo gravitacional (MG), que é um modelo utilizado em planejamentos estratégicos do governo brasileiro, propondo também um procedimento para a utilização das RNAs na distribuição de viagens de carga. Dentre os 4 modelos construídos neste artigo, destacou-se a combinação C-02, apresentando um coeficiente de determinação (R2) superior em 9% e tendo Índice de Dissimilaridade (ID) 6,92% menor em relação ao MG. Pode-se observar que as RNAs podem ser um substituto potencial aos modelos estatísticos convencionais, por sua fácil interface dos programas com o usuário, porém a mesma não consta na literatura como uma opção para o cálculo da distribuição de viagens do método sequencial de quatro etapas e esta técnica pouco foi aplicada para o transporte de carga.
机译:目前的工作旨在使用人工神经网络(ANN)技术来估计巴西打算出口的大豆的原产地(OD)矩阵,以便解释OD对之间的流量变化,同时考虑到OD矩阵中存在的动态特性,将结果与重力模型(MG)进行比较,重力模型是巴西政府用于战略规划的模型,还提出了在货运行程分配中使用ANN的程序。在本文构建的4个模型中,C-02组合脱颖而出,相对于MG,其确定系数(R2)高9%,而相异指数(ID)低6.92%。可以看出,由于人工神经网络可以方便地与用户交互程序,因此可以替代传统的统计模型,但是在文献中并未将其作为计算四步顺序方法的行程分布的选择。这种技术很少用于货物运输。

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