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。     

调整港口发展规划 加快实现深圳小康目标

<正> 由于受社会经济发展的局限,《深圳港口总体布局规划》按当时经济发展规模预测,2000年、201O年深圳港集装箱吞吐量分别为200万、750万标准箱,但随着现代科技水平、管理手段、人力资源、市场培育等因素的发展与更新,2000年深圳港集装箱吞吐量达到400万标准箱,超一倍实现预测目标。2002年吞吐量达到761万标准箱,将提前8年实现预测目标。对此,预测目标应随实际变化及时进行相应调整。     

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。     

基于回归分析法对广西贵港港集装箱吞吐量的预测

根据对贵港港集装箱运输发展条件和现状进行分析,运用回归分析法对贵港港集装箱吞吐量进行预测,预测数据为未来港口建设、及以贵港港为核心港口的集装箱物流业的发展起到重要借鉴作用。     

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。     

基于时间序列模型的港口集装箱吞吐量预测

针对集装箱吞吐量进行精准预测,已成为港口发展建设的重要一环。本文以广州港作为研究对象,选取2010.01-2017.12区间中96组数据作为原始数据。首先分析该时间序列的变动趋势特征;然后根据原始序列特征选取ARIMA模型进行预测,结果显示预测数值与实际数值的相对误差基本控制在10%以内,体现出模型的可靠性和精准性;最后对2019下半年广州港集装箱吞吐量进行预测,为港口运营提供参考价值。     

盐田港区未来五年发展对策的思考

深圳港集装箱年吞吐量已突破500万标准箱,跻身世界十大集装箱港口之列.作为深圳港的重要组成部分,盐田港区凭借独特的区位优势和国际化的管理方式,近年来集装箱吞吐量屡创新高,港区知名度继续扩大,其未来发展也倍受关注.