组合预测模型在宁波港集装箱吞吐量预测中的应用

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。本文根据宁波港集装箱吞吐量的历史数据,建立了时间序列的三次指数平滑模型、灰色系统预测模型等单项预测模型。鉴于单项预测模型的局限性,提出了组合预测模型,采用线性规划的方法确定其最优组合的权重,并对宁波港集装箱吞吐量加以预测和分析。     

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。     

基于误差绝对值之加权和最小的组合预测模型及其应用

介绍了基于误差绝对值之加权和最小的组合预测模型,并应用灰色预测法和三次指数平滑预测法两种单项预测法建立上海港集装箱吞吐量的组合预测模型,并运用此模型对２０００～２００１年上海港集装箱吞吐量进行了预测。     

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.     

基于三次指数平滑法的苏州港吞吐量预测

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。     

基于三次指数平滑法的青岛港集装箱吞吐量预测

港口集装箱吞吐量预测一直是港口总体布局规划的重要前期工作。本文介绍了三次指数平滑预测方法,并针对青岛港历年集装箱吞吐量的增长特点,运用三次指数平滑法模型对青岛港“十一五”期的集装箱吞吐量进行了预测,比较了若干常用预测方法的预测效果,确认了所建预测模型的有效性。在此基础上作者对青岛港的发展提出了建议。     

大连港集装箱吞吐量预测

以大连港历史数据为依据，运用指数平滑、回归分析、弹性系数法等对大连港集装箱吞吐量进行预测分析，并在原有预测方法的基础上提出一种新的组合预测模型，通过对各预测结果的比较。证明此模型在港口吞吐量预测中有较高的精度。     

基于指数平滑法的宁波-舟山港港口吞吐量预测研究

针对宁波-舟山港港口吞吐量预测需要,引入指数平滑法的应用,提出了在二次指数平滑、对数二次指数平滑和三次指数平滑模型中,采用两层不同步长搜索算法,选取出使误差最小的平滑系数,对宁波-舟山港2009-2011年港口吞吐量进行预测建模。通过前三年预测结果和实际误差的反馈分析,加权确定了预测模型中的平滑系数,建立了基于三次指数平滑的预测模型,对2012-2014年港口吞吐量进行了预测。根据2012年该港实际港口吞吐量进行比较,该预测方法比较精确。     

相同腹地港口集装箱吞吐量预测

从港口群的角度对港口集装箱吞吐量预测进行研究,解决港口腹地重叠情况下的港口集装箱吞吐量预测问题。通过分析港口吞吐量影响因素,建立广义费用函数,构建集装箱的广义费用最小模型,最后通过软件STAN计算出港口集装箱吞吐量。将该方法应用于上海国际航运中心货运集疏运系统集成优化研究和上海国际航运中心集疏运体系优化方案研究,预测其中3个港口在2015年和2020年的集装箱吞吐量。     

港口吞吐量预测的时序残差修正Verhulst模型

灰色系统预测模型是一种进行港口吞吐量预测的有效方法。但是,当港口吞吐量按照“S”型曲线增长或增长处于饱和阶段时,采用灰色模型进行吞吐量预测的误差较大,预测精度不能满足实际要求。根据港口吞吐量的增长规律,通过典型实例提出了基于时序残差的港口吞吐量预测Verhulst模型,用于中长期港口吞吐量预测。应用结果表明,本模型对于那些暂时处于快速增长而从长远看按“S”型曲线增长的港口吞吐量预测具有较高的预测精度,同时保留了灰色预测方法的原有优势和特点。     

南京港集装箱吞吐量预测研究

港口集装箱吞吐量的合理预测对提高港口竞争力与经济效益具有决定意义。为了提高港口集装箱吞吐量预测精度,分别采用时间序列法中的三次指数平滑法、灰色GM(1,1)法和因果分析法中的多元回归分析法对集装箱吞吐量进行预测。在此基础上运用多元回归法进行吞吐量预测模型的组合分析,根据预测结果与实际吞吐量进行优化组合研究并建立预测综合模型。综合模型融合了前三种方法的优点,克服了单一预测方法的不确定性,改善预测效果,更加适合于南京港集装箱吞吐量的实际预测。     

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。     

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GRNN神经网络的长江干线港口集装箱吞吐量预测

在长江集装箱货源市场调查分析的基础上,根据长江干线集装箱发展形势,结合长江干线港口发展情况及历年数据调查,考虑影响港口吞吐量预测的复杂因素,运用GRNN神经网络的优点,构建预测模型。预测结果证明,该模型在应用中是有效的,且当样本数据短缺时,预测效果也较佳。     

基于GA优化BP神经网络的港口集装箱吞吐量预测

为了提高港口集装箱吞吐量的预测精度,在BP神经网络的基础上,结合遗传算法(GA)建立一个新的预测模型。该模型利用GA自适应搜索能力和较快的收敛速度,进而确定BP神经网络中的最优权值和阈值。以青岛港2012-2018年集装箱吞吐量统计数据为例,进行实例验证。结果表明,与传统的BP神经网络相比,该模型能显著地提高港口集装箱吞吐量的预测精度,用于预测港口集装箱吞吐量具有一定可行性。     

组合预测模型在港口物流量预测中的应用

为了合理预测港口物流量,建立了三次指数平滑、趋势外推和灰色系统等单项预测模型。鉴于单一预测模型的局限性,提出了以误差绝对值加权和最小为最优化准则的组合预测模型,运用主成分分析的思想来确定组合的权系数。分析比较表明,组合预测模型具有更高的预测精度和更低的预测误差,同时更适合各期预测,能避免各单项预测模型的局限。该组合模型对制定港口规划具有一定的参考价值。     

集装箱吞吐量的动态预测研究

针对以往文献中港口集装箱吞吐量的预测结果与实际值差距大的现象,提出了用因果模型预测一民动态补偿相结合的动态预测方法预测港口集装箱吞吐量,并将此方法用于对上海港集集装箱吞吐量的预测,取得了较好的效果,为集装箱吞吐量的预测提供了一条较为可靠且实用的途径。     

“十四五”我国港口货物吞吐量结构化预测*

为更好分析港口运输需求发展趋势,将港口吞吐量影响因素进行结构拆解,建立吞吐量与国内生产总值、工业增加值、一二三产业增加值、投资、消费、外贸额的关系方程。同时,将吞吐量拆分为主要货类,建立煤炭吞吐量与火电发电量、原油吞吐量与原油加工量、铁矿石吞吐量与生铁产量、集装箱吞吐量与第二产业增加值等关系方程。组合应用回归分析、弹性系数等预测模型,预测2025年我国港口货物吞吐量、煤炭、原油、铁矿石和集装箱吞吐量分别为172亿、29亿、8.3亿、22亿t和3.2亿TEU。预测结论为全国水运“十四五”发展规划等提供参考。     

基于ARIMA和GM模型的青岛港货物吞吐量预测研究

通过多元回归、时间序列模型以及灰色预测模型,对青岛市的近20 a对外贸易总额和吞吐量进行分析预测。充分考虑与港口货物吞吐量相关的六种因素指标,构建多元回归方程,运用Eviews软件对各因素的数据进行处理,建立ARIMA模型并对提取的三个指标进行预测,从而对回归模型中的对外贸易进出口总额(因变量)进行总预测,以了解青岛港的运输需求量;采用灰色预测模型并运用MATLAB软件对青岛港的货物吞吐量预测,分析青岛港港口的运输承载力。运用数学模型对港口吞吐量进行科学的评价和预测,能为青岛港制定中长期发展战略提供基本依据,对港口的持续发展的具有一定的现实意义。