Im Gegensatz zu regelgestützten oder statistischen Prognosemodellen setzt die neuronale automatisierte Prognose für Frachtbewegungen auf künstliche Intelligenz: Neuronale Netze erkennen komplexe Muster in Millionen historischer Transportdatensätze und kombinieren diese mit Echtzeit-Eingaben wie Aufträgen, Verfügbarkeiten, Wetterdaten und Verkehrsinformationen.
Quelle: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1361920919310452
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