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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

内河港口货物吞吐量预测方法研究

在对港口货物吞吐量预测方法进行简单总结的基础上,结合某内河港口吞吐量实例,采用回归分析法、弹性系数法、二次指数平滑法等预测方法对港区货物吞吐量进行了综合预测,经与相关资料对比分析,表明其预测结果是合理的。本文提出的预测方法,可以为其它同类型港口的货物吞吐量预测提供参考。     

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。     

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。     

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。     

泉州港集装箱吞吐量预测与战略分析

港口集装箱吞吐量的预测不仅是一个关乎港口如何采取应对措施的重要环节,而且是港口发展战略与发展规划的重要组成部分。泉州港集装箱运输近些年取得了长足的进展,但也存在一些问题。本论文运用回归分析法对泉州港的集装箱吞吐量进行了预测,基于预测的结果对泉州港口未来的发展战略进行了系统分析。     

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。     

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。     

港口货物吞吐量预测方法探讨

对常用的港口货物吞吐量预测方法进行了系统分析,并以重庆涪陵港为例,综合运用回归分析法、平均增长率法、弹性系数法、产销平衡法等定量预测方法和专家预测法等定性预测方法进行吞吐量预测,经与相关资料比较,表明其预测结果是合理的,同时本文采用的预测方法也可为其它港口的货物吞吐量预测提供参考。     

宁波-舟山港集装箱吞吐量的SD 建模预测

港口集装箱吞吐量预测问题具有多因素非线性相互作用构成的高阶次、复杂时变系统特征。基于该特征,引进系统动力学建模法建立了宁波-舟山港集装箱吞吐量模型,利用环境、经济、进出口贸易、港口及集疏运5个子系统的非线性相互作用,反映多种不确定因素对港口集装箱吞吐量的影响。应用该模型预测了宁波-舟山港2010—2020年集装箱吞吐量,取得了较好的结果。     

基于外部干预的港口吞吐量预测

为更加准确预测港口吞吐量,以吉大港集装箱吞吐量为研究对象,构建一种灰色预测法修正干预时间序列ARIMA模型。模型以时间序列ARIMA模型分析为基础,识别干预后对干预序列采用灰色预测修正,旨在充分发挥灰色预测处理小样本的优势,提高干预模型预测精度。分析表明,在外部干预的条件下灰色修正时间序列模型预测港口集装箱吞吐量效果良好。模型预测结果为该港改扩建工程提供有力决策依据。     

基于偏最小二乘法的集装箱吞吐量预测模型研究

利用偏最小二乘法(PLS)能够克服样本个数比变量维度少的特点和消除变量多重共线性的优点对港口集装箱吞吐量进行建模预测,该方法适用于历史数据较少的港口。并以黄骅港为例,通过SPSS软件对港口集装箱吞吐量进行建模预测并给出2025年集装箱吞吐量预测值。结果表明,偏最小二乘法能够有效的消除影响因素的多重共线性,具有良好的预测精度,可为今后的港口集装箱吞吐量预测提供参考。