港口吞吐量预测的混合算法实证研究

提出一种新的港口吞吐量预测混合算法，基于天津港的历史数据进行了实证研究。首先采用主成分分析和相关分析从影响港口吞吐量的社会经济指标中甄别出显著影响因子，其次采用基于时间序列分析的三次指数平滑法获得其预估值，最后采用基于因果分析的遗传算法优化的神经网络法预测港口吞吐量。结果表明，影响因子预估中基准年的选择对预测结果影响很大，中长期预测应采用多个连续基准年的平均预估值，以平滑影响因子增长率的波动。