جاده

جاده

تعیین عوامل موثر در هزینه و زمان حمل‌و‌نقل جاده‌ای و ریلی با قواعد انجمنی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی صنایع، واحد بناب، دانشگاه آزاد اسلامی، بناب، ایران
2 گروه مهندسی صنایع، دانشگاه بناب، بناب، ایران
چکیده
حمل‌و‌نقل یا جابجایی به انتقال انسان، حیوان و یا کالا از یک مکان به مکان دیگر اتلاق می‌شود. به عبارت دیگر عمل حمل‌و‌نقل به عنوان یک حرکت خاص از نقطه A تا نقطه B تعریف می شود. از انواع روش‌های حمل‌و‌نقل میتوان به حمل‌و‌نقل هوایی، زمینی (ریلی و جاده ای)، دریایی، کابل، خط لوله و فضا اشاره کرد. در حمل‌و‌نقل زمینی به دلیل اهمیت این کسب‌و‌کار و وجود رقابت بین سازمان‌های فعال در این زمینه، کاربرد فناوری و تکنولوژی‌های جدید در مدیریت و اتخاذ تصمیمات بهتر می‌تواند بسیار مفید باشد. در این مقاله ابتدا به معرفی داده‌کاوی و تکنیک‌های آن و نرم‌افزارهای داده‌کاوی خواهیم پرداخت. سپس با توجه به جدولی از حمل‌های صادراتی صورت گرفته در مدت زمان یک سال و شش ماه گذشته مربوط به یک شرکت حمل و نقل بین المللی تهیه نموده و با استفاده از Rapid Miner قوانین انجمنی را در دو مدل استخراج نموده و قوانین مربوطه را مورد ارزیابی قرار داده شده است.
کلیدواژه‌ها

-اسماعیلی، م،  (1391). مفاهیم و تکنیک­های داده کاوی، انتشارات نیاز دانش.
- ع. م. احمدوند. ب. مینایی بیدگلی. ا. اخوندزاده.  (1388). تحلیل رضایتمندی شهروندان با استفاده از تکنیکهای داده کاوی: مورد کاوی شهرداری تهران. سومین کنفرانس داده کاوی.
- رستگار ، ن. ، علیزاده ، س. ، غضنفری ،م. ، وزیری،ف. (1387). کاربرد روش خوشه بندی در انتخاب استراتژی های صادرات کالاها در ایران. دومین کنفرانس داده کاوی ایران.
- محمد بیگی، زهرا (1393). کاربرد RFID مه منظور کنترل و کاهش تصادفات درون شهری با رویکرد داده کاوی.
- کیانیان، علیرضا (1395). ارزیابی و بهبود کیفیت خدمات حمل و نقل عمومی با استفاده از رویکرد تلفیقی داده کاوی و توسعه عملکرد کیفیت (مطالعه موردی: اتوبوسرانی مشهد).
-Olson,D. (2003). Managerial Issues of Enterprise Resource Planning. McGraw-Hill/Irwin, 1 edition, 45.
-Adams S.O, Akano R.O, Asemota O, J. (2011). Forecasting Electricity Generation in Nigeria using Univariate Time Series Models. European journal of Scientific Reaserch.Vol.58. No.1. 30-37.
-Albert Y. Chen, Ting-Yi Yu. (2016). Network based temporary facility location for the Emergency Medical Services considering the disaster induced demand and the transportation infrastructure in disaster response. Transportation Research Part B.
Approaches and Big Data Analytics in Smart Transportation System.
-C. S. Li and M.-C. Chen (2014). A data mining-based approach for travel time prediction in freeway with non-recurrent congestion. Neurocomputing, Vol. 133, 74-83.
-David J. HAND, (2001). Data Mining: Statistics and More? The American Statistician, Vol. 52,No. 2. 112-113
-Fayyad.U, Piatetsky-Shapiro.G, Padhraic.S, (2008).  From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases.
-Feyza Gürbüza, Fatma Turnab (2018). Rule extraction for tram faults via data mining for safe. Transportation Research Part A.
-Han.J, Kamber.M, (2011). Data Mining: Concepts and Techniques. San Diego Academic Press, 25-26.
Hana Ševcˇíková, Adrian E. Raftery­, Paul A. Waddell (2011). Uncertain benefits: Application of Bayesian melding to the Alaskan. Transportation Research Part A.
-Herbert A. E. (1996). Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery.Two Crows Corporation, Third Edition. 5-10.
-Hu R. (2010). Medical data mining based on association rules. Computer and Information Science. 3(4): 104-8.
-Jithin Raj, Hareesh Bahuleyan, Lelitha Devi Vanajakshi. (2016). Application of data mining techniques for traffic density estimation and prediction.
-Kremic, E. and A. Subasi (2015). Performance of Random Forest and SVM in Face Recognition. The International Arab Journal of Information Technology.
-Lathia.N, Froehlich.J, Capra.L, (2010). Mining Public Transport Usage for Personalised Intelligent Transport Systems. IEEE ICDM.
-Mehrdad Kargari, Mohammad Mehdi Sepehri. (2012). Stores clustering using a data mining approach for distributing automotive spare-parts to reduce transportation costs.
-Milad Ghasri (2017). Taha Hossein Rashidi, S. Travis Waller. Developing a disaggregate travel demand system of models using. Transportation Research Part A.
-Ramageri M. (2011). Data mining techniques and applications. Indian Journal of Computer Science and Engineering. 4(1): 301-5.
 -Soyoung Jung­, Xiao Qin­, Cheol Oh. (2016). Jung, S., Qin, X., & Oh, C. (2016). Improving strategic policies for pedestrian safety enhancement using classification tree modeling. Transportation Research Part A: Policy and Practice, *85*, 53–64.
-Venkata Siva Reddy and R. Vasanth Kumar Mehta. (2019). Study on Computational Intelligence
-Wirth, R. and J. Hipp. CRISP-DM, (2000).Towards a standard process model for data mining. in Proceedings of the 4th international conference on the practical applications of knowledge discovery and data mining. Citeseer.
-Yuxuan Ji, Nikolas Geroliminis (2012). On the spatial partitioning of urban transportation networks. Transportation Research Part B.
-Zhang G Peter, Min Qi. (2005). Neural network forecasting for seasonal and trend time series. European Journal of Operational Research­.Vol. 160. 501-515
-Zhang G Peter. (2003). Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model. Neurocomputing 50­. 159-175.