Resumen

La predicción del tráfico de contenedores es importante para las operaciones y los pasos de diseño de una instalación portuaria. En este estudio, se compararon las actuaciones de los nuevos modelos de computación suave para la predicción del tráfico de contenedores de los principales puertos marítimos turcos (puertos de Estambul, Izmir y Mersin) con un tráfico de contenedores excesivo. Se implementaron cuatro modelos de predicción basados en Redes Neuronales Artificiales con Algoritmos de Colonia de Abejas Artificiales y Levenberg-Marquardt (RNA-ABC y RNA-LM), Regresión No Lineal Múltiple con Algoritmo Genético (RNL-AG) y Máquina de Soporte de Vectores de Regresión de Mínimos Cuadrados (MSVR-MC). Las predicciones se realizaron utilizando los registros pasados del producto interno bruto, las exportaciones y la población de Turquía como indicadores del estado socioeconómico y demográfico. Las actuaciones de los modelos de predicción se evaluaron

• Materias:Sistemas multiagente Dinámica de interacción Simulación de comportamientos Ecuaciones diferenciales estocásticas Dinámica caótica
• Subjects:Multiagent systems Interaction dynamics Behavioral simulation Stochastic differential equations Chaotic dynamics
• Palabras claves:Pronóstico del tráfico de contenedores; Instalación portuaria; Modelos de computación blanda; Puertos marítimos turcos; Modelos de pronóstico; Indicadores socioeconómicos
• Keywords:Container traffic forecasting; Seaport facility; Soft computing models; Turkish seaports; Forecasting models; Socioeconomic indicators