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。     

利用回归预测技术进行港口吞吐量预测的方法研究

以某港口近15年的货物吞吐量作为原始数据,采用回归分析技术,建立回归预测模型,得到预测结果,为港口的发展战略研究提供一定的技术支持。     

基于灰色自回归模型的船舶流量预测方法

结合灰色模型和自回归AR(p)模型,提出两种模型组合的灰色自回归模型,根据实际的船舶交通流量数据,分别运用灰色模型、自回归AR(p)模型和灰色自回归模型,对某港口船舶交通流量的进行预测,通过计算和Matlab仿真,结果表明灰色自回归模型预测精度较高,证明了该模型的可行性。     

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。     

灰色线性回归模型在港口吞吐量预测中的应用

利用灰色模型和线性回归模型,分别基于最小二乘及有效度原理建立了两种灰色线性回归模型,并将其用于镇江港吞吐量预测,可得结论:基于最小二乘原理建立的灰色线性回归模型,预测精度优于单一的灰色模型和线性回归模型,其应作为镇江港吞吐量预测的最优模型;基于有效度原理建立的灰色线性回归模型预测精度尽管低于线性回归模型,但由于其本质上为组合模型,能综合多种信息,用于港口吞吐量预测时也具有一定的实用性.     

基于误差平方和极小化的多模型组合预测研究

以某港口1997-2007年集装箱吞吐量为原始数据,建立了回归分析、3次指数平滑及灰色系统方法的港口集装箱吞吐量单项预测模型。鉴于单项预测模型的局限性,以误差平方和极小化为最优化准则,进行了多模型组合预测,并辅以实例进行分析和验证,通过误差的分析表明该模型能够改善预测精度,可以作为未来港口集装箱吞吐量预测的工具。     

船舶港口建筑工程造价的预测模型构建

针对当前船舶港口建筑工程造价预测误差、准确度低的缺陷,设计了基于贝叶斯回归算法的船舶港口建筑工程造价预测模型。首先对当前船舶港口建筑工程造价预测现状进行分析,分析船舶港口建筑工程造价预测误差大的原因,然后根据船舶港口建筑工程造价数据,引入贝叶斯回归算法对船舶港口建筑工程造价的变化态势进行拟合和预测,最后通过船舶港口建筑工程造价预测的仿真实验分析预测效果,本文模型很好把握了船舶港口建筑工程造价变化规律,船舶港口建筑工程造价预测精度超过95%,船舶港口建筑工程造价预测的训练和测试时间短,船舶港口建筑工程造价结果要明显好于其他模型,为船舶港口建筑工程造价预测提供了一种新的研究工具。     

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。     

基于组合模型的天津港吞吐量预测

根据天津港货物吞吐量的历史数据,分别建立有关该港吞吐量的回归预测模型、Logistic生长曲线模型以及组合模型。通过比较3种模型的平均相对误差,可以证明组合模型的平均相对误差最小。运用组合模型预测港口吞吐量可以降低误差,提高预测精度。     

BP-neural networks预测法在湛江港港口吞吐量预测中的应用

本文对港口吞吐量预测的方法进行了研究,分析了传统预测方法在实际应用中存在的问题,利用黑箱模型理论对湛江港近年吞吐量与建设投资额进行定性研究和定量检验,证明了港口吞吐量与建设投资额之间存在显著的正相关关系,并基于此提出基于BP-neural networks的预测方法,为湛江港港口吞吐量的预测提供了一种新的方法与途径。     

改进的灰色模型在港口吞吐量预测中的应用

用提高原始数据列光滑度的方法来提高灰色预测模型(GM模型)的精度。利用函数a-xm(a>1,m>1)对原始离散数据列｛x(0)(k)｝进行变换,原始数据列变成a-[x(0)(k)]m ,很大程度上提高了预测精度。将这种方法应用于港口吞吐量的预测,结果比传统灰色预测方法精度高很多,对正确做出港口发展战略、统筹安排、正确决策以及减少损失有重大意义。     

组合预测模型在港口货物吞吐量预测的应用

以“估计误差的方差极小”作为最优准则,建立港口货物吞吐量的组合预测模型,并以天津港货物吞吐量预测为例,在回归分析法和3次指数平滑法预测的基础上,采用组合预测模型对天津港货物吞吐量发展进行预测;最后比较了3种预测方法各自的适用性。     

Forecasting wind with neural networks

Wind forecasts over a varying period of time are needed for a variety of applications in the coastal and ocean region, like planning of construction and operation-related works as well as prediction of power output from wind turbines located in coastal areas. Such forecasting is currently done by adopting complex atmospheric models or by using statistical time-series analysis. Because occurrence of wind in nature is extremely uncertain no single technique can be entirely satisfactory. This leaves scope for alternative approaches. The present work employs the technique of neural networks in order to forecast daily, weekly as well as monthly wind speeds at two coastal locations in India. Both feed forward as well as recurrent networks are used. They are trained based on past data in an auto-regressive manner using back-propagation and cascade correlation algorithms. A generally satisfactory forecasting as reflected in its higher correlation and lower deviations with actual observations is noted. The neural network forecasting is also found to be more accurate than traditional statistical time-series analysis.     

港口吞吐量概率预测模型研究

为了模拟港口重叠腹地货运流向情况,并对新建港口吞吐量进行合理预测,引入了概率交通方式预测模型并对其进行改进,且在此基础上建立了负指数货运量概率预测模型。将该模型应用于徐州地区新建港区的货运量分析,预测结果表明新模型具有一定的实用性,可以为港口规划和建设规模的确定提供重要参考。     

港口吞吐量计量预测分析

通过应用国际航运的派生需求理论和计量经济分析方法,采用计量经济学中时间趋势、对数等变量分析手段,新设计了一个能精确预测港口吞吐量的经济计量方程。通过使用该计量方程,并引用厦门港吞吐量历年数据,采用两种不同的计量技术方法对厦门港2005～2008年的集装箱吞吐量进行预测,两种方法的预测结果差异很小。论文同时对两种预测方法获得的预测结果进行了误差分析,并计算出误差结果。     

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。     

基础沉降的组合预测法

通过对基础沉降的发生过程、特点及灰色Verhulst模型特点的分析,提出可以根据施工过程中的观测资料,运用基于BP神经网络的组合预测模型对不同时刻的基础沉降进行预测;首先分别利用灰色Verhulst模型和BP神经网络模型对基础沉降进行估算,然后利用人工神经网络中的BP神经网络对采用前2种模型所得的结果进行组合预测。计算实例表明,使用该组合预测方法所得到的预测结果比单独使用灰色Verhulst模型或BP神经网络模型所得到的预测结果的总体误差要小,因而该方法是可行的、有效的;可以运用到实际工程中。     

舰船装备备件需求预测方法研究

备件需求预测是装备管理工作中非常重要的一环,它是库存管理工作的基础.精确的需求预测会对制定备件库存策略、构建库存模型产生非常重要的影响.但由于备件需求发生通常具有很强的随机性,这增加了需求分析和预测的难度.论文通过对备件需求预测方法的分析,为备件库存策略的制定提供一定的参考.     

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。