基于Elman神经网络的港口货物吞吐量预测

为提高港口货物吞吐量的预测精度,进而为港口建设提供数据支持,引入具有处理动态信息能力的Elman神经网络。将Elman神经网络应用于宁波舟山港的货物吞吐量预测,采用前6个月数据递归预测后一个月数据的方式构建时间序列数据,同时与BP神经网络以及RBF神经网络的预测结果进行分析比较。结果表明:在港口货物吞吐量预测方面,相比于BP神经网络以及RBF神经网络,Elman神经网络更能适应吞吐量数据随时间变化的特性,其预测值更接近实际值,其预测性能更优,且更能体现港口实际状态。     

三次指数平滑法预测大连港货物吞吐量

根据大连港近年的货物吞吐量数据分析,发现大连港货物吞吐量与时间呈二次曲线变化趋势,分析各种预测方法的特点及适用范围,选择三次指数平滑法,根据1996～2007年历史数据,对今后三年的大连港货物吞吐量进行预测,得出到2010年,大连港货物吞吐量将达到2．8亿吨,超出规划数值．建议加快大连港基础设施建设,完善集疏运体系,以应对大连港货物吞吐量的快速增长．     

三次指数平滑法预测大连港货物吞吐量

根据大连港近年的货物吞吐量数据分析,发现大连港货物吞吐量与时间呈二次曲线变化趋势,分析各种预测方法的特点及适用范围,选择三次指数平滑法,根据1996～2007年历史数据,对今后三年的大连港货物吞吐量进行预测,得出到2010年,大连港货物吞吐量将达到2.8亿吨,超出规划数值.建议加快大连港基础设施建设,完善集疏运体系,以应对大连港货物吞吐量的快速增长.     

基于ARIMA-RBF神经网络的沿海港口吞吐量预测研究

在沿海吞吐量预测中，影响因素多且复杂，传统的计量经济模型很难得到满意的结果。针对此特点，提出一种组合预测模型，先后用ARIM A模型和RBF神经网络模型探求港口吞吐量历史数据的线性和非线性变化规律，最后将两者预测结果组合。对福建省港口货物吞吐量预测作为实例进行验证，结果表明，相对单一预测模型，该方法的预测精确度更高。     

基于RBF神经网络的港口集装箱吞吐量动态预测

针对港口集装箱吞吐量在时序上的复杂非线性特征,用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,确定神经网络的输入向量维数;用差分法对数据进行预处理,去除缓变部分,并在一定程度上减少随机噪声;引入延时内部反馈,构造基于径向基函数（RBF）网络的动态预测模型,并用大连港集装箱吞吐量实际数据进行了验证．结果表明：该模型拟合精度和预测精度高,具有很好的预测能力和应用价值．     

BP神经网络在防城港货物吞吐量预测中的应用

使用基于时间序列的BP神经网络模型对防城港货物吞吐量进行预测,详细介绍了BP神经网络建模原理和预测实施方法,对预测结果进行了分析。提出了使用基于时间序列的BP神经网络模型时的注意事项。     

广州港货物吞吐量和引航船舶总数预测--基于协整检验与 ARMA 模型

利用广州港货物吞吐量和引航船舶总数的历史统计数据,基于时间序列计量分析技术构建和选择ARMA预测模型,对2010—2020年广州港货物吞吐量和引航船舶总数进行预测,探索广州港未来货物吞吐量和引航船舶总数发展变化的规律与特征。     

基于数据挖掘算法的汽车销售预测模型的应用研究

针对中国汽车工业协会的汽车历史销量数据,利用时间序列法和RBF神经网络法进行汽车销售量预测,利用SPSS18.0统计软件建立了RBF神经网络模型,最终对几种预测方法进行了对比研究。结果证明:RBF神经网络具有更精确的预测值。     

基于随机森林算法的港口集装箱吞吐量预测方法

为助力智慧港口建设,针对港口集装箱吞吐量预测准确性不足的问题,利用随机森林算法处理高维变量,构建一种港口集装箱吞吐量预测方法.首先考虑港口集装箱吞吐量受复杂环境影响,建立特征变量训练集;再通过泛化误差分析训练随机森林模型,根据MDA分析对特征变量重要性进行分析,筛选重要影响特征变量集合;最后构建随机森林预测决策树,建立基于随机森林算法的预测模型.以大连港为案例进行验证,并与三次指数平滑、多元回归分析和BP神经网络3种方法预测进行对比,结果表明:随机森林算法预测准确性更高.     

灰色系统理论在港口吞吐量预测中的应用

应用灰色系统预测理论，以GM(1，1)模型和残差修正GM(1，1)模型对港口货物吞吐量和集装箱吞吐量进行预测，可有效克服原始数据的离散性，在少信息的情况下得到高精度的预测结果．以武汉港货物吞吐量和集装箱吞吐量为例进行了中短期的预测，并对集装箱吞吐量的预测结果进行残差检验和残差修正．结论表明，通过残差修正后的预测精度均可达到最优的精度等级．     

基于径向基神经网络的大连站客运量预测

针对铁路客运量在时序上的复杂非线性特征,采用径向基函数(RBF)神经网络对铁路客运量时间序列进行预测.用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,据此确定RBF神经网络的输入、输出向量,建立了基于MATLAB7.0环境下的RBF神经网络客运量预测模型,并用大连站实际客运量数据进行了验证.结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快.     

RBF神经网络预测水泥水化热研究

利用RBF神经网络对水泥水化热进行预测,根据水泥水化热的影响因素,建立了12个输入节点、1个输出节点的RBF神经网络模型.通过27组试验数据,验证了模型的可靠性,并与BP神经网络进行了比较.结果表明,RBF神经网络预测效果明显优于BP神经网络,前者不仅预测速度快,而且预测精度高,相对误差小于4%,在水泥水化热预测中具有...     

基于BP神经网络的厦门港集装箱吞吐量预测研究

厦门港是我国东南沿海的集装运输基本港口.集装箱吞吐量的预测是港口制定发展规划的重要依据.在研究了常用的输入数据归一化方法之后,提出了新的归一化方法.该方法能加快BP神经网络的训练速度并提高精度.运用BP神经网络建立了厦门港集装箱吞吐量预测模型,并计算出2020至2024的集装箱吞吐量预测值.无论从拟合值,还是预测值检验来看,该方法都具有很高精度.     

PSO-BP混合预测模型及在港口集装箱吞吐量预测中的应用

运用粒子群优化算法代替BP神经网络的初始寻优,再用BP算法对优化的网络权值参数进一步精确优化,从而建立基于粒子群优化的BP神经网络模型.运用该模型对某港口集装箱吞吐量进行预测.应用结果表明,该预测模型不仅能较好地拟合港口集装箱吞吐量的历史数据,同时对港口集装箱吞吐量的远期预测也具有较好的效果.     

神经网络组合模型在刘翔比赛成绩预测中的应用

影响体育比赛成绩的因素很多,传统的体育预测方法很难得到满意的预测结果.神经网络预测模型具有很强的非线性映射,在许多领域都有很好的应用.通过建立BP、RBF、Elman神经网络模型及组合模型,分别对刘翔110 m栏成绩进行预测.从预测结果看,最优线性组合模型的预测精度更高,具有更好的应用价值.     

货流分布的竞争机会模型

本文对国内外常用的交通分布模型进行了评析，指出了增长系数和重力模型所存在的缺点和问题。并通过货流分布规律的研究，提出了货流分布的竞争机会模型。     

基于RBF的城市快速路交通异常事件自动检测算法分析

通过对城市快速路交通异常事件自动检测方法的分析,提出用MATLAB神经网络工具箱建立交通异常事件自动检测RBF模型,并通过采集的实测交通异常事件数据对RBF神经网络在自动检测算法中进行仿真研究。结果表明RBF神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。     

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组合预测方法与单一预测方法相比可以提高预测的精度和稳定性，因此得到广泛的应用。本文首先概述了组合预测的基本思想，然后介绍了基于BP神经网络的组合预测模型，并以吉林省公路货运量为例给出计算实例，实例的预测结果非常理想，同时也用数理统计的方法证明了此模型的适用性。统计分析和实践都证明此模型的可行性和适用性，说明将此模型用于公路交通运输量预测是有效可行的。