The analysis of the state of development and use of machine learning algorithmic models in road transport logistics systems has been carried out. The expediency of application of machine learning algorithmic model for predicting fuel consumption by vehicles during the grain crops delivery from agricultural enterprises to the grain elevator has been substantiated. The reggression machine learning algorithmic models: DT (Decision Tree) model and the RF (Random Forest) model for forecasting fuel consumption by vehicles is selected. On the basis of historical data of the enterprise that transports grain crops from agricultural enterprises to the elevator, forecasting of fuel consumption by vehicles with the use proposed models has been carried out. The resulting prediction of vehicle fuel consumption with the use the RF random forest model, as opposed to the values of individual decision trees, has a lower ability to retraining and greater flexibility to the limit of vehicle fuel consumption decisions. Evaluation of the specified models for forecasting fuel consumption by vehicles during the grain crops delivery from agricultural enterprises to the grain elevator has been performed according the following criteria: mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), Total time and Training time. It has been determined that the best prediction of fuel consumption by vehicles during the grain crops delivery from agricultural enterprises to the grain elevator is performed by the RF random forest model, which provides a relative error of the obtained results of 4.6% with a standard deviation of ±0.1 and a total machine learning time of 4.8s. The obtained results of the researches can be used for the selection of the most efficient means of transport for executing orders of the grain crops delivery from agricultural enterprises to the elevator.
The results of the analysis of algorithmic models of machine learning application to the freight transportation process are given in this paper. Analysis of existing research allowed discovering a range of advantages in the application of computational intelligence in logistic systems, including increasing the accuracy of forecasting, reduction of transport costs, increasing the efficiency of cargo delivery, risks reduction, and search for key performance factors. In the research process, the main directions of application of algorithmic models of machine learning were determined. They are vehicle routing, choice of cargo type, transportation type and vehicle type; forecasting fuel consumption by vehicles, disruptions in transportation, transport costs, duration of the order fulfillment; evaluation of the rolling stock fleet and the efficiency of carrying out the transport task. Based on the researched publications, the most common algorithmic models of machine learning in freight transportation were identified, and their effectiveness was analyzed. Linear and logistic regression models are simple enough; however, they do not always provide high simulation results. Deep learning models are quite widely applied to all identified areas. Decision tree and random forest models often show the highest simulation performance. Models of k-nearest neighbors and support vectors should be used both in classification tasks, for example, in choosing the type of cargo and type of transportation, and for forecasting the fuel consumption and the duration of the transport process.
У досліджені виявлено взаємозв’язки між функціональними та вартісними показниками транспортного процесу доставки зернових культур, які дозволили сформувати рекомендацій щодо використання доступних транспортних засобів підприємством для виконання замовлень із доставки зернових культур від сільськогосподарських підприємств до елеватора. Проведено моделювання транспортного процесу доставки зернових культур від сільськогосподарських підприємств до елеватора раніше розробленим методом вибору раціонального транспортного засобу. Іммітаційне моделювання було проведено для кожного із п’ятнадцяти транспортних засобів підприємства вантажністю понад 20,8 т. Значення відстані доставки варіювалися у межах 10 …100 км, а обсягу замовлень 5,0 …22,5 т. За результатами моделювання виявлено спільні ознаки використання транспортних, що дозволили згрупувати транспортні засобів підприємства методом ієрархічного кластерного аналізу у 5 груп. Для кожної із 5 груп транспортних засобів підприємства проведено факторний аналіз, на основі якого встановлено тісноту зв’язку та сформовано апроксимуючі функції для залежностей між питомими витратами палива транспортними засобами та обсягом вантажу; собівартістю 1 км виконаного замовлення транспортними засобами та обсягом вантажу; загальними витратами палива транспортними засобами та вантажообігом. Отримані значення коефіцієнтів кореляції свідчать про наявність тісного зв’язку для досліджуваних залежностей. За результатами моделювання процесу доставки зернових культур транспортними засобами виявлено співвідношення «обсягу вантажу—відстань транспортування» та надано рекомендації за яких буде досягнута оптимальна собівартість виконання 1 км замовлення для кожної із груп транспортних засобів підприємства. Результати досліджень призначені для використання менеджерами автотранспортних підприємств, які організовують доставку зернових культур від сільськогосподарських підприємств до елеватора. Ключові слова: факторний аналіз, транспортний процес, процес доставки, раціональний транспортний засіб, зернові культури.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.