Data/hora: 23/06/2024 21:47:17

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 19/01/2024
Data da última atualização: | 19/01/2024
Autoria: | MENDONÇA, G. D.; OLIVEIRA, S. R. de M.; LIMA JÚNIOR, O. F.; RESENDE, P. T. V. de.
Afiliação: | GUILHERME DAYRELL MENDONÇA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; ORLANDO FONTES LIMA JÚNIOR, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; PAULO TARSO VILELA DE RESENDE, FUNDAÇÃO DOM CABRAL.
Título: | Intelligent algorithms applied to the prediction of air freight transportation delays.
Ano de publicação: | 2023
Fonte/Imprenta: | International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, v. 54, n. 1, p. 61-91, 2024.
DOI: | 10.1108/IJPDLM-10-2022-0328
Idioma: | Inglês
Conteúdo: | The objective of this paper is to evaluate whether the data from consignors, logistics service providers (LSPs) and consignees contribute to the prediction of air transport shipment delays in a machine learning application.
Palavras-Chave: | Air freight delay prediction; Aprendizado de máquina; Gerenciamento de riscos na cadeia de suprimentos; Machine learning; Previsão de atraso no frete aéreo; Supply chain risk management.
Categoria do assunto: | --
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (21972-1) - ADD - AP - DD -  -  -  - DIS