港口吞吐量预测的系统动力学模型构建

将系统动力学方法运用于港口吞吐量预测，可以较好地解决传统预测方法中考虑因素较少的问题，在对港口系统主要因素及因果关系分析的基础上，建立港口吞吐需求量及供给量系统动力学模型，并采用南京港各相关统计数据对模型进行了仿真和验证，结果证明该模型有效可行．     

广西沿海港口集装箱吞吐量预测及发展对策

预测了广西港口集装箱业务量,探讨了开发建设广西集装箱港口的必要性及发展广西集装箱运输的对策。     

基于GM(1,1)和BP网络的港口吞吐量预测

分析了灰色和人工神经网络预测方法的互补性,在此基础上提出了将灰色与人工神经网络结合的灰色-神经网络混合模型.分别采用GM(1,1)模型、BP网络模型和灰色-神经网络混合模型对某港口货物吞吐量进行预测并用实测数据验证.结果表明,灰色-神经网络混合模型预测效果最佳.     

探析我国集装箱港口的发展趋势

全球经济和贸易良好的发展形势将促进集装箱运输港口业的长远繁荣。再加上我国经济崛起的趋势势不可挡,集装箱运输港口业的整体发展在未来的几年内将呈现出稳健和持续的特征。     

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。     

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.     

我国集装箱港口运输发展态势与创建三大组合港的探讨

本文介绍改革开放以来我国港口集装箱运输的发展概况和集装箱港口发展面临的机遇和挑战;提出创建长江三角洲国际集装箱组合港、珠江三角洲国际集装箱组合港和环渤海地区洲际集装箱结合港,以形成集装箱运输的网络体系的建议。     

GM(1,2)模型在内河货运量预测中的应用

内河航道货运量预测不仅具有模糊性和动态性的特点,而且受多个因素影响,为提高预测精度,运用GM（1,N）系统综合预测模型,考虑系统中多个相关因素,并结合GM（1,1）模型,以原始离散的内河货运量、国内生产总值GDP两组数列为基础,建立GM（1,2）模型进行预测,并对2种模型的预测精度进行了对比,结果表明,GM（1,2）模型由于考虑了经济因素一定程度上增加了预测精度。     

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。     

我国集装箱港口发展战略初探

集装箱运输作为现代化运输方式之一和先进的运输技术，因其具有运输效率高、便于多式联运、运输质量好等优点，已从根本上改变了传统运输方式的落后面貌，在全世界得到迅速发展。现代集装箱港口不仅仅起到海陆中转的作用，而且已经成为包括运输、工商业、服务、科技、金融等各种产业活动的商业实体和综合物流中心。     

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。     

我国主要集装箱运输港口的竞争力评价研究

通过对影响集装箱运输的各种因素进行深入分析，建立了评价集装箱港市场竞争力的指标体系，并给出了包含专家权重的模糊综合评价方法，对所得到的评价结果进行有针对性的比较和分析，并通过集装箱运输港未来发展变化的影响因素分析，对集装箱港未来竞争力变化进行了趋势性评价，获得了丰富的评价信息。     

基于盲数回归法的港口吞吐量预测

针对港口吞吐量预测中由于大量不确定性信息所导致预测结果中存在显著误差,可引入新的回归预测方法——盲数理论来对不确定性信息进行处理,实例表明该方法可使预测结果比较合理、可靠,避免传统预测方法中不确定性信息所导致的较大误差。     

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．     

成都双流机场旅客吞吐量的预测研究

机场旅客吞吐量是衡量一个地区发展的重要标志,也是实现机场资源有效配置的根据。因此,精确地预测机场旅客吞吐量对机场规划和建设具有重要的意义。选用2005—2017年的成都双流机场旅客吞吐量作为数据,首先,建立ARIMA模型和灰色预测模型并进行预测。然后,在此基础上运用赋权法对两种模型进行组合,形成灰色-ARIMA组合预测模型。最后,将3种模型的预测结果与实际值进行比较。结果证明,组合模型的预测平均绝对误差低于另外两种模型,具有较好的预测效果。