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港口吞吐量是港口设施和经营管理水平的综合性反映。本文从BP神经网络原理入手,构建影响港口货物吞吐量的因素与货物吞吐量间的预测模型,并对武汉港货物吞吐量进行了预测,得到了较好的预测结果。 相似文献
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径向基函数神经网络在集装箱吞吐量预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
针对一类具有时间序列特性的数据,构造一种基于径向基函数神经网络的预测模型,并将该模型应用于上海港集装箱吴吐量的预测。 相似文献
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从内贸以及外贸两方面探讨上海港货物海运生成量。常用的预测方法有回归分析法、指数平滑法、灰色预测等,但单独的预测方法往往导致预测的准确性较低。文中通过货运量生成法、三次指数平滑法、回归预测法得到3组预测值,作为Elman神经网络的输入,对网络进行训练得到综合的预测模型,并以上海港货物吞吐量为例,对此模型进行论证。 相似文献
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介绍了长江三角洲港口群的范围,然后根据国家有关部门的规划,应用多种预测法,对上海港、江苏、浙江等主要港口货物吞吐量进行预测。 相似文献
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港口作为国内国际贸易的重要枢纽,在新时代区域经济发展中具有重要的战略地位。为提高港口货物吞吐量的预测精度,使用差分法、灰狼优化(GWO)算法和Elman神经网络模型对2010―2019年青岛港货物吞吐量进行了训练与预测。基于所收集到的时间序列数据,将其作为样本数据输入Elman神经网络模型进行训练与测试;在训练过程中,引入灰狼优化(GWO)算法来优化Elman神经网络的权重(w)和神经元阈值(b);将GWO-Elman组合模型应用于青岛港货物吞吐量预测的实证研究中。结果证明:GWO-Elman算法模型相较于传统Elman神经网络模型,在预测货物吞吐量时有着更高的收敛速度与预测精度,这为港口货物吞吐量的预测提供了一种新的计算方法。 相似文献
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在得出港口货物吞吐量概率分布的基础上,利用条件数学期望提出了港口货物吞吐量的双层预测模型.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.应用全概率理论,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的计算误差要比其它方法小. 相似文献
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基于Matlab神经网络工具箱进行港口集装箱运量预测 总被引:5,自引:0,他引:5
基于Matlab的神经网络工具箱,利用其自带的用于神经网络的函数,通过简单的编程实现了线性神经网络、BP网络和RBF网络三种神经网络的建立、学习和训练,并对一实例进行了预测,结果显示是很有效的。 相似文献
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基于产销平衡法的基本理论,从港口腹地划分和运输需求特征出发,结合港口区位商的概念,提出一种较为实际的针对缺少历史数据的新建内河港口的吞吐量预测方法,并以商丘市为例,对其新建港口吞吐量进行预测。 相似文献
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关于港口吞吐量预测方法选择的探讨 总被引:19,自引:0,他引:19
港口吞吐量预测是指通过港口大量历史观察数据的处理、分析、研究,找出其变化规律,再根据该规律外推,求出港口未来吞吐量的预测值。由于预测技术本身的多样性以及各个港口不同的发展情况,实际应用中所采取的预测方法很多。据不完全统计,应用次数最多的预测方法为回归分析和指数平滑,所占的比例分别为19.88%和13.16%。本文以上海港集装箱吞吐量预测为例,通过对这两种最常用的预测方法的比较分析,说明在港口吞吐量预测方法选择时应该注意的几点问题。 相似文献
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对传统的两个线性组合预测模型进行了研究,提出了一个新的线性组合预测模型Ⅲ。为提高精度,提出了支持向量机非线性的组合预测模型。以青岛港历年集装箱吞吐量为例,与单一预测方法、线性组合预测进行对比,结果表明支持向量机非线性的组合预测方法比较精确。 相似文献
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组合预测模型在港口货物吞吐量预测的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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组合预测在港口吞吐量预测中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献