基于灰理论的港口吞吐量预测研究

港口吞吐量是港口建设的重要依据,有效预测港口吞吐量,才能使港口在海洋运输业中发挥重要作用。灰理论预测可以在少量信息、不完全数据的情况下,揭示港口吞吐量的发展变化特征,是研究港口吞吐量的有效工具。本文对上海港货物吞吐量进行研究的结果表明,应用灰理论对港口吞吐量建立灰色模型GM(1,1)进行短期预测,其结果有较高的实用价值。     

最优组合预测方法在内河港口吞吐量预测中的应用

港口吞吐量的预测是港口规划过程中最为基础也最为关键的一步,只有对港口吞吐量做出准确、稳定的预测,才能做出科学合理的港口发展规划。由于内河港吞吐量历史数据有限,文中采用GM(1,1)和Verhulst模型的最优组合模型对港口吞吐量进行预测。该组合模型充分利用GM(1,1)模型“少数据,短期预测准确”的优点,又针对GM(1,1)预测量的无限增大趋势,引入了Verhulst模型进行组合修正,进而提高预测值的准确、稳健性。     

组合预测在港口吞吐量预测中的应用研究

以某港口1998~2004年吞吐量为原始数据,按照“误差平方和最小”的准则,把移动平均法和GM(1,1)模型组合起来,对某港口2006~2010年的港口吞吐量进行了组合预测。     

组合预测在港口吞吐量预测中的应用研究

以某港口1996—2002年吞吐量为原始数据,按照“误差平方和最小”的准则,把一元线性回归模型和GM(1,1)模型组合起来,对某港口2004—2008年的吞吐量进行了组合预测。     

基于GM(1,1)改进的DGM模型预测港口货物吞吐量

根据连云港港口货物吞吐量的统计资料,应用基于GM(1,1)改进的DGM模型来预测港口货物吞吐量。在计算、分析基础上得出所建立的模型预测效果较GM(1,1)和DGM模型预测精度高,与实际情况更为接近。     

“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。     

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。     

2009年原油码头通过能力与需求分析

<正>一、我国原油进口依存度与港口原油吞吐量2009年国际原油价格持续低位,国内原油减产,从2009年下半年开始国内炼厂原油加工量快速回升,原油加工贸易出口也趋活跃,2009年全年新增炼能5400万t,原油消费量持续增加。     

利用改进的灰色模型预测港口集装箱吞吐量

本文介绍了灰色模型GM(1,1)及改进灰色模型(背景值优化),同时对残差校正进行优化,并用实例证明在港口吞吐量预测方面,改进灰色模型比原始灰色模型误差更小,精度更高。     

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。     

全国沿海港口码头综合通过能力核查成果分析与探讨

介绍2010年全国沿海港口码头综合通过能力和“十一五”期间集装箱、煤炭、原油、矿石等专业化码头泊位建成投产情况,分析我国沿海港口发展和建设存在的主要问题。结合最新发展规划,预测未来年度港口货物吞吐量,并对港口发展和建设提出意见与建议。     

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。     

基于条件期望的港口货物吞吐量预测模型的建立与分析

为了有效预测港口货物总吞吐量的大小,利用条件数学期望提出了港口货物总吞吐量的预测模型.由于货物总吞吐量的变化与到达港口的货运船数目以及装卸设备的工作效率有密切关系,构造一个关于到达港口的货运船数目以及装卸设备的工作能力组合而成的复合变量,货物总吞吐量是这些复合变量所表示的货物装卸量的和.应用全概理论,得到货物总吞吐量的概率分布.在此基础上,将未来货物总吞吐量看作已完成吞吐量的条件期望.利用增长函数得出港口货物吞吐量的预测模型.以山东地区某港口的货物吞吐量变化规律进行了案例分析.理论分析和案例分析均表明该模型是预测港口货物总吞吐量的有效方法.     

腹地经济发展对港口吞吐量影响的动态研究

腹地经济规模和经济结构的变化影响着港口的发展方向，但是一般的静态回归模型中解释变量参数是固定的，无法反应腹地各种影响因素变化对港口吞吐量产生的动态影响，而变参数状态空间模型克服了这一缺陷，解释变量的参数可以随时间改变，充分体现了解释变量对因变量影响关系的改变，因此能够更加准确反映考察期内腹地各种因素对港口吞吐量的动态影响。在介绍模型的基础上，就东北经济对大连港集装箱吞吐量影响进行了实证研究，得出了较为详尽的结论，这些结论是港口未来发展的重要决策依据。     

灰色系统理论在海上交通事故预测中的应用

以某港口2001～2007年海上交通事故统计数据为依据,应用灰色系统预测理论,建立该港口海上交通事故的GM(1,1)模型和UGM(1,1)模型,进行定量计算,结合定性分析,从而预测出该港口2008年海上交通事故的数量,以及2008年各种海上交通事故的比例.     

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。     

非线性GM（1，1，α）模型在港口货物吞吐量预测中的应用

针对港口货物吞吐量预测的影响因素不确定及统计数据缺乏的问题，引入灰色预测理论，在传统的线性GM（1，1）模型的基础上。运用非线性GM（1，1，α）模型对港口货物吞吐量数据进行模拟和预测，并以2003-2007年汕头港货物吞吐量数据为实证，检测该模型的实用性和准确性。     

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。     

优化的新陈代谢GM(1,1)模型在港口吞吐量预测中的应用

针对常规GM(1,1)模型存在的不足,尝试用优化的新陈代谢GM(1,1)模型来进行预测,并加以比较。结论表明:优化的新陈代谢GM(1,1)模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可靠程度,从而为港口的发展战略研究提供一定的技术支持。     

结合经济指标修正的GA-BP模型港口货物吞吐量预测

为有效预测港口货物吞吐量,基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的BP神经网络模型(GA-BP模型),结合经济指标影响,对港口货物吞吐量进行预测研究。选取2012―2020年上海港货物吞吐量月度数据,运用GA-BP模型得到准预测值,通过主成分分析法对经济指标降维,得出经济综合影响指数,并对准预测结果进行修正。试验证明,考虑经济指标影响的GA-BP模型比传统时间序列模型和BP神经网络模型的预测效果更优。