Resumen

En los ltimos aos, se han realizado pocos estudios de previsin del transporte por vas navegables en relacin con la previsin del transporte. Como rea desatendida, la prediccin del volumen de las vas navegables interiores es un indicador importante para la gestin de inversiones y la elaboracin de polticas gubernamentales. Teniendo en cuenta la previsin de series temporales, algunos investigadores intentan reducir el intervalo del valor previsto. Sin embargo, ciertas limitaciones les restan popularidad. Por ejemplo, si la longitud de la prediccin es superior a diez, el resultado no sera aceptable. Por lo tanto, proponemos un modelo hbrido que combina las ventajas de las propiedades nicas de ambos para proporcionar previsiones ms precisas del volumen de trfico. Adems, el proceso de previsin ser ms sencillo. Los resultados empricos presentan el modelo propuesto y mejoran la precisin de la prediccin a largo plazo del volumen de trfico en las vas navegables.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Transporte fluvial; Estudios de previsión; Predicción del volumen de las vías navegables; Gestión de inversiones; Formulación de políticas públicas; Modelo híbrido
• Keywords:Water transportation; Forecasting studies; Inland waterway volume prediction; Investment management; Government policymaking; Hybrid model