| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Predicting the probability of cargo theft for individual cases in railway transport
Avtorji:ID Augustyn, Lorenc (Avtor)
ID Kuźnar, Małgorzata (Avtor)
ID Lerher, Tone (Avtor)
ID Szkoda, Maciej (Avtor)
Datoteke:.pdf Lorenc-2020-Predicting_the_Probability_of_Carg.pdf (1,93 MB)
MD5: 2A706C42C65010E417D1F97469B9D995
 
URL https://doi.org/10.17559/TV-20190320194915
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FL - Fakulteta za logistiko
Opis:In the heavy industry, the value of cargo transported by rail is very high. Due to high value, poor security and volume of rail transport, the theft cases are often. The main problem of securing rail transport is predicting the location of a high probability of risk. Because of this,the aim of the presented research was to predict the highest probability of rail cargo theft for areas. It is important to prevent theft cases by better securing the railway lines. To solve that problem the authors' model was developed. The model uses information about past transport cases for the learning process of Artificial Neural Networks (ANN) and Machine Learning (ML).The ANN predicted the probability for 94.7% of the cases of theft and the Machine Learning identified 100% of the cases. This method can be used to develop a support system for securing the rail infrastructure.
Ključne besede:rail transport security, supply chain disruption, drones, security support systems, cargo theft, predicting, logistics, artificial neural network, drone monitoring, machine learning
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Datum objave:14.06.2020
Založnik:Strojarski fakultet, Elektrotehnički fakultet, Građevinski fakultet
Leto izida:2020
Št. strani:Str. 773-780
Številčenje:Letn. 27, št. 3
PID:20.500.12556/DKUM-91694 Novo okno
UDK:656.2
COBISS.SI-ID:25129987 Novo okno
DOI:10.17559/TV-20190320194915 Novo okno
ISSN pri članku:1848-6339
Datum objave v DKUM:28.01.2025
Število ogledov:110
Število prenosov:8
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Tehnički vjesnik
Skrajšan naslov:Teh. vjesn.
Založnik:Strojarski fakultet, Elektrotehnički fakultet, Građevinski fakultet
ISSN:1848-6339
COBISS.SI-ID:526608665 Novo okno

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:14.06.2020

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:železniški promet, varnost, oskrbovalne verige, droni, podporni sistemi, varnostni sistemi, kraja tovora, predvidevanje, logistika, umetna nevronska mreža, strojno učenje


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici