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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于组合模型预测法的广州港集装箱吞吐量预测

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。     

波罗的海干散货指数的简单预测方法

波罗的海干散货指数(BDI)被公认为国际干散货市场的晴雨表,预测BDI十分困难,也十分重要。着重介绍几种简单实用的数值拟合方法,并建立BDI预测模型,为航运管理人员提供参考。     

船舶舱室噪声预报的方法

对船舶舱室噪声预报的各种方法进行了较详细的阐述,并结合某型实船介绍了以统计能量法进行舱室噪声预报及改进设计研究的方法,可为今后船舶开发提供相关参考依据.     

船舶有效功率预报方法

船舶有效功率的准确预报对船舶的快速性和经济性有很大影响。本文采用Star-CCM+软件对某LPG运输船模型进行阻力计算,通过二因次法将其转化为实船阻力,然后预报实船的有效功率并与模型实验结果进行对比,验证数值计算结果的准确性。数值计算与模型实验2种方法所得结果的最大误差小于5%,证明基于Star-CCM+软件预报船舶有效功率的方法可行。     

青岛港集装箱吞吐量预测

根据青岛港集装箱吞量的历史数据，分别利用指数趋势模型、改进的GM（1,1）残差模型及组合预测模型对青岛港的集装箱吞量进行探讨。结果表明，在青岛港集装箱吞量预测方面，组合预测模型具有前两种预测方法的优点，可以降低误差，提高预测精度。     

船舶航行网络流量的建模与预测

船舶航行网络流量受到外界因素的干扰,具有比较强的随机性,当前船舶航行网络流量的预测准确性差,为了改善船舶航行网络流量预测的效果,设计一种高精度的船舶航行网络流量建模与预测方法。首先收集一维船舶航行网络流量样本,并通过变换得到一种多维的船舶航行网络流量样本,然后引入极限学习机描述船舶航行网络流量的变化规律,并对极限学习机参数进行优化,改进基本极限学习机的不足,最后进行船舶航行网络流量预测的应用实例,分析本文方法的可行性,结果表明,本文方法的船舶航行网络流量预测误差小于5%,低于实际应用要求的10%,同时船舶航行网络流量建模过程自化程度高,简单,获得了较快的船舶航行网络流量预测速度,为解决船舶航行网络流量的预测问题提供了一种建模技术。     

基尔斯法阻力预报程序

本文简要介绍了采用基尔斯修正母型船剩余阻力法估算阻力的程序实现方法。     

基于回声状态网络的船舶摇荡连续预报方法研究

回声状态网络(ESNS)是一种新型递归神经网络,可通过对有限的已知样本进行训练,建立非线性模型来预报未知样本。该算法在解决非线性问题时具有一定优势。无需知道海浪的先验信息和船舶航行姿态的状态方程,仅利用实测的船舶横摇、纵摇历史数据,寻求规律即可进行实测摇荡数据的极短期预报。仿真结果表明,该算法在预报15 s以内可达到较高的预报精度,通过预报窗口的平移,可以进行连续在线预报。     

多模自适应舰船电力负荷预测算法

分析了舰船电力负荷预测的特殊性,给出舰船电力负荷预测的主要方法途径;提出适用于舰船电力负荷预测的多模自适应船舶电力负荷预测算法;并通过实验验证了多模自适应船舶电力负荷预测算法的准确性较高和泛化能力较强。     

基于回声状态网络的船舶摇荡连续预报方法研究

回声状态网络（ ESNS）是一种新型递归神经网络,可通过对有限的已知样本进行训练,建立非线性模型来预报未知样本。该算法在解决非线性问题时具有一定优势。无需知道海浪的先验信息和船舶航行姿态的状态方程,仅利用实测的船舶横摇、纵摇历史数据,寻求规律即可进行实测摇荡数据的极短期预报。仿真结果表明,该算法在预报15 s以内可达到较高的预报精度,通过预报窗口的平移,可以进行连续在线预报。     

载液船舶在波浪中的运动预报

载液船舶在波浪中的运动是一个复杂的力学问题,它涉及到船舶摇荡运动与液体晃荡运动的相互耦合作用。本文将建立计及液体晃荡载荷的载液船舶在波浪中的运动方程并概述相关研究现状。