上海港集装箱吞吐量及构成预测

<正>一、上海港集装箱吞吐量及构成上海港是一个以腹地型港口,位于国际航运与国内航运的节点之上,也是沿海经济带和沿江经济带的交汇点,具有发展国际航运中心有利条件。近洋航线包括香港、高雄、墓隆、东南亚、日本、韩国等;中远洋及远洋航线包括西北欧、地中海、     

2010年上海港集装箱吞吐量预测

近年来,上海港集装箱吞吐量一直保持着迅猛的增长势头.2006年上海港集装箱吞吐量更是突破2615万TEU,继新加坡之后排名第二.与此同时,上海港集装箱吞吐量的快速发展对上海港自身的港口建设、基础设施投资规模、营运策略以及集疏运网络布局提出了考验,因为这几者是息息相关的.由此,本文通过对历年上海港集装箱吞吐量及相关数据的考察,预测了今后几年内上海港的集装箱吞吐量.     

基于Elman神经网络的上海港货物吞吐量预测研究

从内贸以及外贸两方面探讨上海港货物海运生成量。常用的预测方法有回归分析法、指数平滑法、灰色预测等,但单独的预测方法往往导致预测的准确性较低。文中通过货运量生成法、三次指数平滑法、回归预测法得到3组预测值,作为Elman神经网络的输入,对网络进行训练得到综合的预测模型,并以上海港货物吞吐量为例,对此模型进行论证。     

从大港的货物构成预测上海港集装箱吞吐量

从大港的货物构成预测上海港集装箱吞吐量顾家骏１９９３年，上海港的吞吐量达到１．７１亿吨，超过神户，成为世界第三大港，为上海建立国际航运中心，奠定了雄厚的基础。，衡量国际航运中心的重要条件之一，是港口的集装箱吞吐量。１９９５年，上海港集装箱吞吐量１５３...     

对全国港口和上海港集装箱吞吐量的预测

集装箱运输作为当今国际水运业中具有高效、优质、经济效益高的运输方式，已越来越被各国所重视。随着我国国民经济对外贸易的高速发展，集装箱运输量也以迅猛的速度增加，历年来全国及上海港口集装箱吞吐量如下表所示。     

基于数据分解的上海港集装箱吞吐量预测模型

根据"分而治之"的框架,分别运用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法和季节性自回归积分滑动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA)算法,将月度集装箱吞吐量时间系列数据分解为不同特征的分量,用支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)模型分别对各分量进行预测,EMD-SVR模型和SARIMA-SVR模型预测结果的平均绝对百分误差(Mean Absolute Percentage Errors, MAPE)分别为5.18%和7.26%,与港口实际吞吐量均较为一致,优于SVR模型的8.55%、自回归积分滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA)模型的11.8%和灰色系统(Grey Model, GM(1,1))模型的10.1%,验证数据分解方法在上海港集装箱月度吞吐量预测中的可行性,支持间接性预测模型精度高于直接模型的观点。     

上海港集装箱吞吐量增长成因浅析

上海港自1978年开辟中澳集装箱班轮航线以来,集装箱吞吐量增长迅猛,尤其在1996年我国政府作出建设上海国际航运中心的战略决案后。上海港的地位有了明显的提高。上海港继1995年进入世界第20大集装箱港口之列后,1998年跃升至第10位。上海港集装箱运输的发展前景十分广阔。     

上海港集装箱吞吐量增长方式分析

近年来,随着以上海为龙头的长江流域经济贸易的快速发展,上海港集装箱吞吐量从1992年的73．1万TEU箱一举增加到1997年的252．7万TEu。年增长率达到28．3％。又据最新统计资料,1998年上海集装箱吞吐量突破300万TEu大关．达到306．8万TEu,年增长率为20％。因此,上海有望雄居世界10大集装箱港之列。     

基于时间序列BP神经网络的集装箱吞吐量动态预测

集装箱吞吐量预测是港口发展规划制定的依据。在MATLAB环境下，把时间序列BP神经网络应用于港口集装箱吞吐量的预测，采用逐步递归的方法进行，同时注意尽量减少训练样本的浪费（只用1个检验样本）和充分挖掘BP神经网络适合短期预测的潜力。无论是从拟合情况，还是预测值的检验和港口发展规划的实际情况来看，都有着很高的精度．可以作为集装箱吞吐量预测的一种行之有效的方法。     

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。     

上海港集装箱吞吐量首次跃居世界第二

中国国家海洋局最近发布《2007年中国海洋经济统计公报》。上海港2007年集装箱吞吐量2615万标准箱，首次跃晷世界第二，仅次于新加坡。《统计公报》显示，2007年中国海洋交通运输业持续保持快速发展，全年实现增加值3414亿元，比2006年增长21.1％。全国亿吨级港口增至14个，港口货物吞吐量与集装箱吞吐量连续5年居世界首位。与海洋交通运输业齐头并进的是海洋船舶工业。     

上海港集装箱吞吐量突破4000万TEU

2017年12月29日上午,随着一个标有＂第4 000万标准箱＂的集装箱,在上海港最新投入运营的洋山四期全自动化码头被稳稳吊起,上海港集装箱年吞吐量突破4 000万TEU。作为我国最大的外贸港口,1978年上海港刚刚启动集装箱运输时,当年的吞吐量达到7 951TEU。2003年上海港吞吐量突破1 000万TEU,2011年上海港吞吐量突破3 000万TEU。     

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。     

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。     

盐田港集装箱吞吐量预测

通常,港口市场预测方法除了增长速度法和腹地生成法以外,还有回归分析法、趋势外推法、指数平滑法、弹性系数法等。本文试图采用盐田港以前市场需求预测时未曾采用的几种方法,利用历史数据表现的规律建立数学模型,从而对盐田港物流市场需求进行预测,以弥补过去由于历史数据不足产生的预测方法空缺。     

上海港集装箱吞吐量突破三千万TEU再创世界纪录

上海市政府12月23日公布，上海港集装箱吞吐量己突破3，000万标准箱（TEU）大关。蝉联全球第一集装箱位置，并再创下世界纪录。上港集团董事长陈戌源透露，整个上海港今年的集装箱吞吐量预计可以达到3170万标准箱，货物吞吐量将达到7亿吨。     

2010年上海港集装箱吞吐量跃居世界首位

近日,上海市人民政府召开上海国际航运中心建设推进工作会议。据悉,2010年上海国际航运中心建设各项工作全面推进,在优化航运集疏运体系、完善航运服务功能、建设国际航运发展综合试验区等方