Analiza operativnih podatkov pristanišča in napoved obračalnega časa tovornih ladijMartinčič, Tomaž (Avtor) Sadikov, Aleksander (Mentor) Štepec, Dejan (Komentor) EDAstrojno učenjeETDpredviden čas odhodanapoved obračalnega časapomorska industrijapristaniščaPomorska industrija je bistvenega pomena za svetovno gospodarstvo, saj se več kot 90 % svetovne trgovine prevaža po morju. Kljub razsežnostim pomorske industrije, se ta na informacijskem področju še ni toliko razvila, kot nekatere druge industrije. V diplomskem delu je predstavljena raziskovalna analiza operativnih podatkov iz pristanišča Bordo, ter metodologija in rezultati gradnje modela za napoved obračalnega časa tovornih ladij. Napovedi obračalnih časov se uporabljajo pri planiranju razporeditve resursov in prostora. Model temelji na odprtokodni knjižnici za strojno učenje CatBoost. Napovedni model je validiran z metodami prečnega preverjanja na 11 letih zgodovinskih podatkov ter na dveh mesecih podatkov v živo. Povprečna absolutna napaka MAE na zgodovinskih podatkih je 13,66 ur in 14,12 ur na podatkih v živo. Model dosega bistveno boljše rezultate od trenutno uporabljenega sistema v pristanišču, pri kateremu napaka MAE znaša 41,48 ur20202020-09-11 16:15:01Diplomsko delo/naloga119827VisID: 25774COBISS_ID: 30798595sl