DETERMINATION METHODS OF FACTORS AFFECTING PIGGYBACK TRANSPORTATION
Notice bibliographique
Résumé
The management of intermodal transportation is a complex and responsible process. Rail transport is traditionally used in the implementation of international and intercontinental piggyback transportation. The task of rail transport is to provide transportation over the so-called "land bridges" - land sections on which the route begins and ends, or through which it transits. Despite a significant level of computerization and informatization, the level of delays in the delivery of goods in the field of piggyback intermodal transportation is not decreasing. The unsatisfactory speed of piggyback trains is a significant factor in these delays. This problem is of common nature, and not faced by intermodal operators operating only in the Siberian and Eurasian continental land bridges, which pass through the territory of Russia and Kazakhstan, respectively, and deliver goods from Japan. It also applies to the American and Canadian land bridges, through which Japanese goods reach consumers in the United States and Canada, and through the ports of Germany and the Netherlands - to consumers in Western Europe. This situation has developed due to the lack of effective approaches to building management systems that would demonstrate a high level of efficiency in the face of uncertainty, which is a natural component of the transportation process. The article is devoted to the correlation analysis of factors affecting the cargo turnover of piggyback transportation in the Republic of Uzbekistan. The main factors affecting the cargo turnover of piggyback transportation were identified; the degree of the effect was established by statistical methods. Based on data obtained for the last ten years, a correlation matrix and a regression model of cargo turnover were built. The results obtained make it possible to build forecasts for the cargo turnover of piggyback transportation from two to four years with a 95% confidence interval. Keywords: multimodal transportation, factor analysis, regression model
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».