共查询到20条相似文献,搜索用时 250 毫秒
1.
2.
为弥补单一模型预测方法的不足,以广州港集装箱吞吐量历史数据为依据,分析集装箱吞吐量的主要影响因素,分别采用时间序列模型、Eviews多元线性回归模型对2018―2022年广州港的集装箱吞吐量进行预测。比较组合加权方法对预测结果的预测,结果表明:组合模型预测法能够提高预测的准确性,减小预测误差。 相似文献
3.
单一模型难以准确对舰船装备维修费用进行建模与预测,为了提高舰船装备维修费的预测精度,设计了一种组合优化理论的舰船装备维修费预测模型。首先分别采用灰色模型和神经网络对舰船装备维修费进行预测,然后确定2种模型的舰船装备维修费预测权值,加权得到最终的舰船装备维修费预测结果,最后采用VC++6.0实现了舰船装备维修费预测仿真测试,仿真结果表明本文模型获得了较高的舰船装备维修费预测精度,相对于单一模型,本文模型的舰船装备维修费预测结果具有比较显著的优势。 相似文献
4.
灰色系统模型在内河港口吞吐量预测中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
根据淮南港吞吐量实际调查资料,选择灰色系统理论对其进行吞吐预测研究,结果表明,对不同的预测时期应采用不同的灰色系统预测模型。对于短期预测,采用GM(1,1)模型与Verhulst模型的组合模型;对于长期预测,采用Verhulst模型并用GM(1,1)模型对其残差进行修正。实例验证以上两种模型是可行性的。 相似文献
5.
利用灰色模型和线性回归模型,分别基于最小二乘及有效度原理建立了两种灰色线性回归模型,并将其用于镇江港吞吐量预测,可得结论:基于最小二乘原理建立的灰色线性回归模型,预测精度优于单一的灰色模型和线性回归模型,其应作为镇江港吞吐量预测的最优模型;基于有效度原理建立的灰色线性回归模型预测精度尽管低于线性回归模型,但由于其本质上为组合模型,能综合多种信息,用于港口吞吐量预测时也具有一定的实用性. 相似文献
6.
依据水上船舶交通事故数据,在建立GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型的基础上,建立了水上船舶交通事故数的最优加权组合模型,并对各模型的预测精度进行了分析比较。结果表明,组合模型比单一模型有更高的预测精度。采用该组合模型是提高水上交通事故预测精度的有效方法。 相似文献
7.
为科学合理的预测电力系统负荷,采用灰色模型为基本负荷预测模型,提出多种改进负荷预测模型精度的方法,并应用于深圳市年负荷预测中,预测结果显示改进后的模型提高了预测精度。 相似文献
8.
为提高船舶交通流量预测精度,提出一种季节性自回归移动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARIMA)模型和BP神经网络的误差校正集成模型。以深圳港2011—2017年的数据为研究样本,对原始数据进行预处理,构建最优SARIMA模型,以该模型求出的残差序列作为BP神经网络的输入,将两个模型预测结果进行整合,得到集成模型的预测结果。试验结果表明:该误差校正集成模型与两个单一模型相比,体现出船舶交通流量数据的季节性特征,具有较好的预测精度,为港口船舶交通流量预测提供一种更为有效的方法。 相似文献
9.
在编制港口总体规划过程中,港口吞吐量的预测对于提出规划方案至关重要,支持向量机(SVM)方法是港口吞吐量预测较为常见和有效的预测方法。针对港口吞吐量预测影响因素复杂的问题,以荆州港总体规划为实例,研究分析了影响港口吞吐量的主要指标因素。在采用SVM预测方法的基础上,运用遗传算法(GA)、网格搜索算法(GS)对SVM模型主要参数进行优化改进,GA-SVM和GS-SVM模型预测结果都是在支持向量机预测方法的基础上,采用遗传算法和GS方法对支持向量机模型的主要参数进行优化和改进,并用MSE和R2检验了遗传支持向量机和GS支持向量机模型的预测结果。改进后的SVM模型是在当前研究成果基础上提出的一种新港口吞吐量预测方法,可将该模型在港口总体规划工作中进行推广应用。 相似文献
10.
为有效预测港口货物吞吐量,基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的BP神经网络模型(GA-BP模型),结合经济指标影响,对港口货物吞吐量进行预测研究。选取2012―2020年上海港货物吞吐量月度数据,运用GA-BP模型得到准预测值,通过主成分分析法对经济指标降维,得出经济综合影响指数,并对准预测结果进行修正。试验证明,考虑经济指标影响的GA-BP模型比传统时间序列模型和BP神经网络模型的预测效果更优。 相似文献
11.
12.
13.
14.
15.
16.
港口吞吐量的预测是港口规划过程中最为基础也最为关键的一步,只有对港口吞吐量做出准确、稳定的预测,才能做出科学合理的港口发展规划。由于内河港吞吐量历史数据有限,文中采用GM(1,1)和Verhulst模型的最优组合模型对港口吞吐量进行预测。该组合模型充分利用GM(1,1)模型“少数据,短期预测准确”的优点,又针对GM(1,1)预测量的无限增大趋势,引入了Verhulst模型进行组合修正,进而提高预测值的准确、稳健性。 相似文献
17.
灰色-趋势曲线组合预测模型在港口吞吐量预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
在日常工作中运用灰色理论对数据进行预测吋,往往由于实际情况的复杂性,遇到很多困难。本文结合实际情况和预测经验,提出了一种基于灰色预测理论和趋势曲线预测理论的灰色-趋势曲线组合预测模型,给出了该模型的基本思想和预测过程,并运用该模型对安徽某港口未来的吞吐量进行了预测,表明该模型在实际问题中是可以借鉴和应用的。 相似文献
18.
《江苏科技大学学报(社会科学版)》2017,(4)
为了提高船舶流量预测精度,综合考虑交通需求、季节、气候等因素,通过分析船舶流量历史数据,在线性增长模型基础上,构建了考虑周期性波动因素的船舶流量预测改进模型,并运用贝叶斯估计和预测方法求解模型,提出了一种新的船舶流量预测方法.实例验证表明,与传统线性增长模型预测结果比较,新模型更符合船舶流量实际情况,月流量预测结果的平均绝对误差下降了3.56%,标准差下降了3.79%.因此,将该预测方法用于船舶流量预测是有效的. 相似文献
19.
灰色预测的拓扑选择在运量预测中的运用 总被引:1,自引:0,他引:1
熊如 《交通部上海船舶运输科学研究所学报》1993,(2)
运用灰色系统理论及GM模型拓朴选择,建立了相应的GM(1,1)模型,运用于运量预测,并以港口吞吐量与货物周转量的预测为例进行校验。结果表明,新息GM(1,1)模型,新陈代谢GM(1,1)模型与原始模型(全数据GM(1,1)模型)三者比较,新陈代谢GM(1,1)模型的精度最高,值得推荐在运量预测中采用。 相似文献
20.
在分析我国水上交通事故历史数据的基础上,引入灰色Verhulst预测理论.由此建立了水上交通事故Verhulst模型,并分别利用该模型和灰色GM(1,1)模型对我国近几年水上交通事故进行了预测,发现该模型精度高,拟合度更优.该模型可用于对我国水上交通事故的预测. 相似文献