Bild: Projektbild für die Branche Verkehr / Transport / Logistik

Prognose von Sendungsmengen mit Künstlichen Neuronalen Netzen

Mittels geeigneter Verfahren aus dem Bereich des Maschinellen Lernens und unter Hinzunahme historischer Daten aus dem Data-Warehouse werden messbare Verbesserungen der Prognosegüte im Vergleich zum bisherigen Prognoseansatz erzielt. Durch die Verwendung Künstlicher Neuronaler Netze werden für ausgewählte Logistikstandorte (HUBs) Sendungsmengen mit geringem bis moderatem Fehler prognostiziert. Es wird nachgewiesen, dass Verfahren, die nur auf historischen Daten basieren, auch ohne Hinzunahme von Expertenwissen zu verbesserten Prognosen führen.

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