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基于条件期望的港口货物吞吐量预测模型的建立与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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灰色模型因其需要的原始数据较少、精度较高等优点,能满足一般港口货物吞吐量预测的要求。但并不是所有港口货物吞吐量预测都能应用灰色模型而达到理想的预测效果,文中应用东莞市港口货物吞吐量预测的例子闸述这一观点。 相似文献
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“十二五”期我国港口货物吞吐量预测 总被引:1,自引:1,他引:0
在分析港口货物吞吐量历史数据的基础上,预测2010年5—12月的港口货物吞吐量,结合未来一段时期我国宏观经济的发展战略重点及其对我国港口业的影响,分析历年GDP增长率、港口货物吞吐量增长率、外贸进出口额增长率之间的关系和发展规律,并以此为基础,预测“十二五”期我国港口货物吞吐量年均增长率在11%以上,2015年吞吐量将超过130亿t。 相似文献
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港口吞吐量预测是港口规划过程中的关键环节,直接关系到港口规划的科学合理性。文中根据苏州港集装箱吞吐量、货物吞吐量的历史数据,建立了时间序列的三次指数平滑模型预测模型,对苏州港集装箱吞吐量、货物吞吐量加以预测和分析,并提出了苏州港进一步发展的策略。 相似文献
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建立时间序列和二元线性回归的组合预测模型,对上海内河港口2010年、2015年和2020年的货物吞吐量水平进行了预测。研究发现,组合预测模型相比单个预测方法具有较高的精度,能够较准确地预测上海内河港口货物吞吐量。 相似文献
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港口作为国内国际贸易的重要枢纽,在新时代区域经济发展中具有重要的战略地位。为提高港口货物吞吐量的预测精度,使用差分法、灰狼优化(GWO)算法和Elman神经网络模型对2010―2019年青岛港货物吞吐量进行了训练与预测。基于所收集到的时间序列数据,将其作为样本数据输入Elman神经网络模型进行训练与测试;在训练过程中,引入灰狼优化(GWO)算法来优化Elman神经网络的权重(w)和神经元阈值(b);将GWO-Elman组合模型应用于青岛港货物吞吐量预测的实证研究中。结果证明:GWO-Elman算法模型相较于传统Elman神经网络模型,在预测货物吞吐量时有着更高的收敛速度与预测精度,这为港口货物吞吐量的预测提供了一种新的计算方法。 相似文献
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组合预测模型在港口货物吞吐量预测的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
以“估计误差的方差极小”作为最优准则,建立港口货物吞吐量的组合预测模型,并以天津港货物吞吐量预测为例,在回归分析法和3次指数平滑法预测的基础上,采用组合预测模型对天津港货物吞吐量发展进行预测;最后比较了3种预测方法各自的适用性。 相似文献