基于指数平滑法的宁波-舟山港港口吞吐量预测研究

针对宁波-舟山港港口吞吐量预测需要,引入指数平滑法的应用,提出了在二次指数平滑、对数二次指数平滑和三次指数平滑模型中,采用两层不同步长搜索算法,选取出使误差最小的平滑系数,对宁波-舟山港2009-2011年港口吞吐量进行预测建模。通过前三年预测结果和实际误差的反馈分析,加权确定了预测模型中的平滑系数,建立了基于三次指数平滑的预测模型,对2012-2014年港口吞吐量进行了预测。根据2012年该港实际港口吞吐量进行比较,该预测方法比较精确。     

厦门港发展对其城市经济促进作用的定量研究

以厦门港拉动厦门城市经济发展为研究对象,首先对协整相关理论方法进行了分析,其次通过使用EVIEWS5.0软件,定量分析了厦门港对厦门地区经济的拉动作用和揭示两者间的内在联系,结果表明:厦门港的发展与厦门市经济增长之间存在着稳定的协整关系,厦门港吞吐量、外贸吞吐量增长对厦门市生产总值增长的拉动作用十分显著。研究说明了厦门港对厦门经济发展的重要关联性。     

基于组合模型预测法的广州港集装箱吞吐量预测

为弥补单一模型预测方法的不足,以广州港集装箱吞吐量历史数据为依据,分析集装箱吞吐量的主要影响因素,分别采用时间序列模型、Eviews多元线性回归模型对2018―2022年广州港的集装箱吞吐量进行预测。比较组合加权方法对预测结果的预测,结果表明:组合模型预测法能够提高预测的准确性,减小预测误差。     

连云港港货物吞吐量预测研究

分别采用线性回归法和支持向量机法对连云港港货物吞吐量进行预测研究,在此基础上,提出基于前两种方法的最优线性组合预测模型。通过对3种预测方法的预测结果对比,指出组合预测法具有性能稳定且精度较高的特点。最后根据组合预测模型结果,给出连云港港2010—2015年货物吞吐量的预测数据。     

神经网络模型在港口吞吐量预测中的应用与误差分析

应用神经网络BP算法对杭州港的吞吐量预测实例进行了详细分析。通过对网络各种参数的调试与组合得出,当隐含层节点数为15,训练控制误差为0.035,分级迭代级数为4级,平滑因子参数为0.2,学习速率参数为1.5时,网络性能最佳。将网络预测结果与时间序列和回归分析2种方法进行了比较,得出神经网络方法在短期预测中要优于传统方法。通过对模型预测误差产生原因的简要分析,得出神经网络方法并不适用于吞吐量长期预测。最后对其应用过程中可能存在的一些问题提出了建议。     

厦门港叫板高雄港

近年来，受各种因素的影响，海峡东岸高雄港的国际集装箱中转港和世界大港地位受到挑战，尤其是来自西岸厦门港的威胁。本文从高雄和厦门两港的地理位置出发，对两港的港航条件、外部环境和吞吐量格局进行了比较分析。     

基于季节分解法的防城港港货物吞吐量预测及分析

为准确预测防城港港口货物吞吐量,为经济发展提供重要信息,依据防城港港2011―2016年的货物吞吐量数据,运用剔除了季节因素影响的时间序列分析方法建立数学模型用于预测防城港港货物吞吐量,并将预测结果与实际数据对照以验证数学模型的有效性,进而对防城港港2018―2021年的货物吞吐量进行预测,预测结果为防城港港货物吞吐量将稳步增长,根据预测结果为防城港港的发展规划提出建议。     

关于董家口锚地规模的研究

文中结合董家口港区自然条件、建设情况,通过对港区远期（2030年）吞吐量、到港船型、泊位建设序列进行预测分析,采用四种方法对董家口港区待泊锚地的建设规模分别进行计算,并给出最终的董家口港区锚地规模计算推荐结果.     

厦门港通航环境治理探讨

<正>厦门港10万吨级航道根据当时厦门港的港口自然环境、货物吞吐量和船型预测进行设计和建设的,建成后满足了2万吨级船舶全天候双向通行,10万吨级船舶有条件单向通行,为厦门港生产规模扩大发挥了重要作用。但吞吐量的猛增的同时,随之而来的是进出厦门港的大型船舶增多,船舶交通流量增大,由于厦门港的水文气象条件、地理因素、船员素质等诸多因素,厦门港的进港航道再次成为制约厦门港发展的瓶颈之地,而且是事故多发水域。本文试对厦门港通航环境治理作一探讨。     

基于改进支持向量机(SVM)模型的荆州港吞吐量预测

在编制港口总体规划过程中,港口吞吐量的预测对于提出规划方案至关重要,支持向量机(SVM)方法是港口吞吐量预测较为常见和有效的预测方法。针对港口吞吐量预测影响因素复杂的问题,以荆州港总体规划为实例,研究分析了影响港口吞吐量的主要指标因素。在采用SVM预测方法的基础上,运用遗传算法(GA)、网格搜索算法(GS)对SVM模型主要参数进行优化改进,GA-SVM和GS-SVM模型预测结果都是在支持向量机预测方法的基础上,采用遗传算法和GS方法对支持向量机模型的主要参数进行优化和改进,并用MSE和R2检验了遗传支持向量机和GS支持向量机模型的预测结果。改进后的SVM模型是在当前研究成果基础上提出的一种新港口吞吐量预测方法,可将该模型在港口总体规划工作中进行推广应用。     

基于Markov过程的港口作业能力分析

基于Markov链,分析港口油船的停泊作业过程。针对不同等级船舶与泊位,通过不同的Poisson过程和符合港口实际的优先级划分,提出适合于港口运营的计算模型。通过计算,分析港口作业效率和泊位数对作业能力提高的影响;通过对特征参数的分析,提出适合港口运营的合理范围。     

灰色系统模型在内河港口吞吐量预测中的应用

根据淮南港吞吐量实际调查资料,选择灰色系统理论对其进行吞吐预测研究,结果表明,对不同的预测时期应采用不同的灰色系统预测模型。对于短期预测,采用GM(1,1)模型与Verhulst模型的组合模型;对于长期预测,采用Verhulst模型并用GM(1,1)模型对其残差进行修正。实例验证以上两种模型是可行性的。     

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。     

基于条件期望的港口货物吞吐量预测模型的建立与分析

为了有效预测港口货物总吞吐量的大小,利用条件数学期望提出了港口货物总吞吐量的预测模型.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是预测港口货物总吞吐量的有效方法.     

复航河流沿岸港区的吞吐量预测方法的探讨

利用多种方法对复航河流沿岸港区吞吐量发展水平作出预测。近期预测主要采用时间序列法、灰色模型法和修正指数曲线法,对各方法预测结果加权平均得出吞吐量预测值。远期预测时,利用灰色模型曲线和修正指数曲线构造复合曲线获得吞吐量预测值。最后在定性分析的基础上对吞吐量预测值作出修正。     

浅议高烈度软土地区海港工程综合楼抗扭设计

海港工程一般地质条件较差,场地类别以Ⅲ、Ⅳ类居多,对抗震较为不利。位于高烈度软土地区的海港工程综合楼抗震设计中,应考虑较差场地土和较大地震影响系数的双重不利影响。本文通过对厦门某海港工程综合楼框架结构抗扭设计的探讨,提出解决扭转周期比超限问题的建议,供海港工程综合楼框架结构设计参考。     

组合预测模型在上海内河港口吞吐量预测中的应用

建立时间序列和二元线性回归的组合预测模型,对上海内河港口2010年、2015年和2020年的货物吞吐量水平进行了预测。研究发现,组合预测模型相比单个预测方法具有较高的精度,能够较准确地预测上海内河港口货物吞吐量。     

支持向量机在集装箱吞吐量预测上的应用

针对目前常用港口集装箱吞吐量预测方法的局限性,将支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)回归方法用于港口吞吐量预测。提出了集装箱吞吐量预测的步骤和相关参数的确定方法。在此基础上,以上海港集装箱吞吐量的预测为例,详细介绍该方法的应用过程。结果表明,本算法合理有效,为解决集装箱吞吐量等非线性系统预测提供了一条新的途径。     

最优组合预测方法在内河港口吞吐量预测中的应用

港口吞吐量的预测是港口规划过程中最为基础也最为关键的一步,只有对港口吞吐量做出准确、稳定的预测,才能做出科学合理的港口发展规划。由于内河港吞吐量历史数据有限,文中采用GM(1,1)和Verhulst模型的最优组合模型对港口吞吐量进行预测。该组合模型充分利用GM(1,1)模型“少数据,短期预测准确”的优点,又针对GM(1,1)预测量的无限增大趋势,引入了Verhulst模型进行组合修正,进而提高预测值的准确、稳健性。