基于最优线性组合的港口集装箱吞吐量预测方法

以某港1981～1999年集装箱吞吐量为实测数据,建立其集装箱吞吐量的趋势外推、时间序列平滑、回归分析和灰色系统等预测模型.对比该港2000～2005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,提出了基于最优线性组合的港口集装箱吞吐量预测法.以原各单项预测模型的预测值作为外生变量,以方差绝对值之加权和最小作为最优准则,建立线性组合预测模型,用单纯形表法解出加权系数,进行外推预测,并验证了方法的有效性.     

基于Adaboost的改进Elman神经网络港口吞吐量预测方法

为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于Adaboost算法改进的Elman神经网络预测模型,进行吞吐量的预测.首先对Elman神经网络进行多次训练和迭代,然后将每个Elman神经网络作为弱预测器,基于Adaboost算法将多个弱预测器加权组合,形成Elman-Adaboost强预测器模型.经过Adaboost算法优化的强预测器对误差较大的数据样本有更强的识别能力,可以实现对数据的动态增强学习.以宁波-舟山港2011-2017年的港口吞吐量数据为样本进行仿真,分别使用BP神经网络、Elman神经网络、BP-Adaboost神经网络以及Elman-Adaboost神经网络进行预测,比较四种模型的预测精度.研究结果表明:Elman-Adaboost强预测器模型用于港口吞吐量的预测,预测结果的相对误差最大值1.91％,最小值0.06％,可以将预测误差控制在2％以下,数据拟合效果更好预测精度更高,可以作为港口吞吐量预测的一种方法.     

港口集装箱吞吐量预测的研究

文章在港口集装箱生成机制分析的基础上,运用多因素动态相关系数法对港口集装箱吞吐量进行预测,同时还对该港集装箱运输的发展作了相关的建议.     

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．     

基于组合模型的港口集装箱吞吐量预测

根据港口集装箱吞吐量的历史数据.分别利用三次指数平滑法、灰色GM(1,1)模型以及组合预测方法对集装箱吞吐量进行探讨,有益于预测未来几年港口集装箱吞吐量.结果证明:组合预测模型融合了前两种预测方法的优点,其平均绝对误差、平均相对误差绝对值都小于单独用三次指数平滑法或GM(1,1)模型时的平均绝对误差、平均相对误差绝对值,达到最优的精度等级.     

基于FGM-SVR组合模型的港口吞吐量预测

为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于分数阶累加GM(1,1)预测模型FGM(1,1)和支持向量回归(support vector regression, SVR)的组合预测模型进行港口吞吐量的预测。首先,分别运用FGM(1,1)模型和SVR模型对吞吐量进行预测;然后,针对传统组合模型赋权不能兼顾各单项模型在各时点预测能力强弱的问题,提出基于诱导有序加权平均(induced ordered weighted averaging, IOWA)算子的赋权方法进行组合预测;最后,以重庆港2005—2020年港口货物吞吐量为数据样本进行实例验证,分别使用FGM(1,1)模型、SVR模型和赋权后的组合模型进行港口吞吐量预测,并比较3种模型的预测精度;最后,分别使用这3种模型对2021—2024年港口吞吐量进行了预测。研究结果表明：基于IOWA组合预测模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差均明显小于各单一预测模型。该组合模型可以为港口吞吐量预测提供一种新的方法。     

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.     

基于组合模型的港口集装箱吞吐量预测

根据港口集装箱吞吐量的历史数据,分别利用三次指数平滑法、灰色CM（1,1）模型以及组合预测方法对集装箱吞吐量进行探讨,有益于预测未来几年港口集装箱吞吐量。结果证明：组合预测模型融合了前两种预测方法的优点．其平均绝对误差、平均相对误差绝对值都小于单独用三次指数平滑法或GM（1,1）模型时的平均绝对误差、平均相对误差绝对值,达到最优的精度等级。     

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.     

基于灰色模型和指数平滑法的集装箱吞吐量预测

提出了在灰色模型GM(1,1)和三次指数平滑法基础上的组合预测方法。集装箱吞吐体系是一个灰色系统,因此可以通过灰色系统进行建模并预测其吞吐量,通过对宁波港历年集装箱吞吐量的观察,发现其吞吐量呈持续的曲线增长趋势,因此考虑采用三次指数平滑法进行预测,在灰色GM(1,1)和三次指数平滑法的基础上采用了加权组合预测的方法,对宁波港今后几年的集装箱吞吐量进行了预测.     

基于灰色模型和指数平滑法的集装箱吞吐量预测

提出了在灰色模型GM(1,1)和三次指数平滑法基础上的组合预测方法。集装箱吞吐体系是一个灰色系统,因此可以通过灰色系统进行建模并预测其吞吐量,通过对宁波港历年集装箱吞吐量的观察,发现其吞吐量呈持续的曲线增长趋势,因此考虑采用三次指数平滑法进行预测,在灰色GM(1,1)和三次指数平滑法的基础上采用了加权组合预测的方法,对宁波港今后几年的集装箱吞吐量进行了预测.     

混合算法在港口吞吐量预测中的应用

文章利用主成分分析方法,提取出影响宿迁港口吞吐量的关键因子,在此基础上,提出了一种新的运量混合预测方法,即联合时间序列法和因果分析法;最后通过回归分析,给出了宿迁港口吞吐量与国内生产总值的关系,为宿迁港的发展和港口总体布置规划提供了一定的依据。     

Spreadsheet方法在港口吞吐量预测中的运用

在港口的经营计划中,吞吐量计划是其他计划编制的基础.文中提出了在港口吞吐量预测中运用趋势预测技术,采用正交函数系作最小二乘拟合建立数学模型,然后应用Spreadsheet建模和求解,得到一条三次拟合趋势曲线,并用实例证明了该方法的有效性.