组合预测在港口吞吐量预测中的应用研究

以某港口1998~2004年吞吐量为原始数据,按照“误差平方和最小”的准则,把移动平均法和GM(1,1)模型组合起来,对某港口2006~2010年的港口吞吐量进行了组合预测。     

炼厂自备码头港口吞吐量预测分析

炼厂自备码头作为货主码头的一种形式,不同于其他社会第三方企业码头,其港口吞吐量的发展变化很大程度上取决于炼厂的原油加工能力以及炼厂实际原油加工量的发展变化,集中反映炼厂的运营状态,同时也影响着炼厂的原油加工量。因此,对炼厂自备码头港口吞吐量的预测不能仅仅考虑吞吐量自身变量的变化,应当同时将炼厂原油加工量和港口吞吐量这两个变量纳入到一个系统模型中。本文通过实例比较GM(1,1)模型和MGM(1,n)模型对某北方临海炼厂自备码头港口吞吐量的预测结果,从而揭示炼厂自备码头吞吐量的未来发展趋势以及炼厂原油加工量和港口吞吐量之间的发展变化关系。     

最优组合预测方法在内河港口吞吐量预测中的应用

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。     

基于组合模型的天津港吞吐量预测

根据天津港货物吞吐量的历史数据,分别建立有关该港吞吐量的回归预测模型、Logistic生长曲线模型以及组合模型。通过比较3种模型的平均相对误差,可以证明组合模型的平均相对误差最小。运用组合模型预测港口吞吐量可以降低误差,提高预测精度。     

基于灰理论的港口吞吐量预测研究

港口吞吐量是港口建设的重要依据,有效预测港口吞吐量,才能使港口在海洋运输业中发挥重要作用。灰理论预测可以在少量信息、不完全数据的情况下,揭示港口吞吐量的发展变化特征,是研究港口吞吐量的有效工具。本文对上海港货物吞吐量进行研究的结果表明,应用灰理论对港口吞吐量建立灰色模型GM(1,1)进行短期预测,其结果有较高的实用价值。     

基于ES-Markov模型的港口集装箱季度吞吐量分析与预测

为有助于对港口规划和资源分配进行科学管理,以深圳港2012—2017年共24个季度的集装箱吞吐量数据为例,对各季度数据进行加权灰色关联分析,通过各季度吞吐量的影响度排序得出其发展规律;将三次指数平滑法与马尔科夫模型相组合,并应用于港口集装箱季度吞吐量预测中。结果表明:与传统的三次指数平滑模型、灰色预测模型相比,ES-Markov模型使相对误差降至5%以下,预测精度大幅提高,因此,该模型可很好地适应港口集装箱吞吐量季节性波动的发展变化规律。未来可将该组合模型应用于港口吞吐量预测中,为港口发展决策提供理论依据。     

基于组合模型的港口集装箱吞吐量预测方法

以某港1990~2003年集装箱吞吐量为实测数据,建立其集装箱吞吐量的和灰色系统等预测模型。对比该港2004~2006年集装箱吞吐量各模型预测值与实际值的差异,分析了差异产生的原因及其单一预测模型的局限性,提出了基于组合预测的港口集装箱吞吐量预测法。对港港口集装箱吞吐量发展趋势进行预测,作为未来对港口岸线资源有效的开发利用,基础设施的合理规划、建设以及港口功能拓展的依据是很有必要的。     

基于误差平方和极小化的多模型组合预测研究

以某港口1997-2007年集装箱吞吐量为原始数据,建立了回归分析、3次指数平滑及灰色系统方法的港口集装箱吞吐量单项预测模型。鉴于单项预测模型的局限性,以误差平方和极小化为最优化准则,进行了多模型组合预测,并辅以实例进行分析和验证,通过误差的分析表明该模型能够改善预测精度,可以作为未来港口集装箱吞吐量预测的工具。     

基于MATLAB的组合模型在港口吞吐量预测中的应用

以某港1998-2007年集装箱吞吐量为实测数据,建立其集装箱吞吐量的灰色理论、三次指数平滑、三次多项式等预测模型,在MATLAB下,对比该港集装箱吞吐量各模型预测拟合值与实际值的差异,分析了差异产生的原因及其单一预测模型的局限性,提出了港口集装箱吞吐量组合预测法.其预测误差明显低于其它单模型.运用组合预测模型,可降低误差,提高预测精度.     

非线性GM（1，1，α）模型在港口货物吞吐量预测中的应用

针对港口货物吞吐量预测的影响因素不确定及统计数据缺乏的问题，引入灰色预测理论，在传统的线性GM（1，1）模型的基础上。运用非线性GM（1，1，α）模型对港口货物吞吐量数据进行模拟和预测，并以2003-2007年汕头港货物吞吐量数据为实证，检测该模型的实用性和准确性。     

基于聚类的港口吞吐量预测方法及其适用性分析

在统计分析历史数据的基础上,选取港口吞吐量、GDP值等指标,采用SPSS统计分析软件中的层次聚类分析法,将我国具有代表性的港口按照吞吐量增长规律分成平稳增长型、加速增长型和波动增长型3类。然后选择时间序列法、回归分析法、灰色模型理论和神经网络模型法,对不同类型的港口吞吐量预测的适用性进行了理论分析。最后以上海港和镇江港为实例进行计算,并对不同预测方法的适用性进行了验证。     

巴布亚新几内亚科考瑞港集装箱吞吐量预测

为评估新建巴布亚新几内亚科考瑞港的建设规模,构建由回归分析模型、腹地集装箱运输需求重力模型、多目标港口模糊评价模型和基于Logit模型的港口选择模型4部分组成的综合预测方法。对巴布亚新几内亚科考瑞港的腹地集装箱运输需求进行预测;并对腹地省份在不同港口的集装箱运量进行测算,从而科学合理地预测科考瑞港的集装箱吞吐量,为实施项目的必要性提供支持。该预测方法使用较少的基础数据即可比较科学客观地预测新建港口的集装箱吞吐量,能够较好地解决在不发达国家或地区统计资料缺失、安全局势不稳定导致腹地调研困难等情况下的吞吐量预测问题,为海外港口的建设、咨询项目提供帮助。     

基于系统动力学的港口吞吐量预测模型

将系统动力学方法应用于港口吞吐量预测模型。考虑了各种主要因素对港口吞吐量的影响，较好地解决了港口吞吐量预测方法中考虑系统因素较少的问题以及经济、社会发展水平的不确定性等影响港口吞吐量预测所产生的误差问题。采用宁波市港口各相关统计数据对模型进行了仿真和验证．结果证明该模型有效、可行。     

港口集装箱吞吐量的灰色神经网络预测模型研究

为了降低港口集装箱吞吐量的预测误差,提高预测精度,文章通过分析传统的灰色预测模型和 BP 神经网络预测模型的优缺点,构建了灰色神经网络港口集装箱吞吐量预测模型,该模型充分发挥了灰色模型所需初始数据少和 BP 神经网络非线性拟合能力强的特点。以实际数值作为初始数据,各种灰色模型的预测值为神经网络的输入值,神经网络的输出值为组合预测结果。通过实例分析,结果表明：灰色神经网络预测模型提高了预测精度,预测结果比较理想,优于单一预测模型,因此,该模型用于港口集装箱吞吐量预测是可行的、有效的。     

港口吞吐量增长率对吞吐量预测的影响与实证分析

目前对港口吞吐量的预测方法例如时间序列法、因果关系分析法、概率预测技术等都是基于已有吞吐量数据进行预测,对吞吐量的增长率规律考虑较少,因此往往难以估计误差上下限。文章通过增长率的发展规律对港口吞吐量预测进行估计,并针对鹿特丹港进行实证比较。     

基于改进支持向量机(SVM)模型的荆州港吞吐量预测

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。     

基于条件期望的港口货物吞吐量预测模型的建立与分析

为了有效预测港口货物总吞吐量的大小,利用条件数学期望提出了港口货物总吞吐量的预测模型.由于货物总吞吐量的变化与到达港口的货运船数目以及装卸设备的工作效率有密切关系,构造一个关于到达港口的货运船数目以及装卸设备的工作能力组合而成的复合变量,货物总吞吐量是这些复合变量所表示的货物装卸量的和.应用全概理论,得到货物总吞吐量的概率分布.在此基础上,将未来货物总吞吐量看作已完成吞吐量的条件期望.利用增长函数得出港口货物吞吐量的预测模型.以山东地区某港口的货物吞吐量变化规律进行了案例分析.理论分析和案例分析均表明该模型是预测港口货物总吞吐量的有效方法.