一种新的支持向量回归算法及其在集装箱吞吐量预测中的应用

支持向量机是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法,是一种处理非线性分类和非线性回归的有效方法。由于具有完备的理论基础和出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,能较好地对应解决小样本、高维数、非线性和局部极小点等实际问题。近来,SVR方法被引入求解回归和预测问题,并在各领域中得到广泛的应用。文章提出了一种新的基于单参数的Lagrangian支持向量回归算法,并将该算法应用在集装箱吞吐量预测中。估算结果证明了这种改进的支持向量回归算法在集装箱吞吐量预测中的有效性和实用性。     

基于支持向量机的港口吞吐量预测

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。     

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。     

大连港集装箱吞吐量预测

以大连港历史数据为依据,运用指数平滑、回归分析、弹性系数法等对大连港集装箱吞吐量进行预测分析,并在原有预测方法的基础上提出一种新的组合预测模型,通过对各预测结果的比较。证明此模型在港口吞吐量预测中有较高的精度。     

支持向量机在船舶电力负荷预测中的研究

在现代的船舶设备中,电力系统已成为船舶的主要动力来源,其性能的优劣对船舶的航运安全和成本有着非常重要的影响。随着各种电气设备被广泛应用于船舶控制和通信导航系统中,船舶的电力供给已经变得至关重要,因此对电力系统负荷的预测已经成为人们研究的重点。本文结合支持向量机回归算法,设计了用于船舶电力系统的负荷预测机制,通过建立船舶电力预测模型和最小二乘支持向量机模型,实现了对船舶电力系统的负荷预测和性能优化。     

径向基函数神经网络在集装箱吞吐量预测中的应用

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。     

支持向量机回归方法在船价指数预测中的应用

采用一种改进的支持向量机回归算法对船价指数进行预测,并与常规的回归建模方法进行比较。同时应用实例进行论证,估算结果证明了该算法在船价指数预测中的有效性和实用性。     

应用加速基因算法预测港口集装箱吞吐量

本文首先简述加速基因算法的基本思路,然后应用加速基因算法对上海港集装箱吞吐量进行预测,半与基于神经网络、灰色理论的预测成果比较。结果表明,加速基因算法直观简单,预测精度高,是解决港口集装箱吞吐量等非线性系统预测问题的有效途径。预测成果可为港口集装箱码头的规划和建设提供参考依据。     

支持向量机技术在舰船航向广义预测与控制中的应用

舰船在海上航行时,受到海浪等干扰力的作用难免会偏离既定航线,严重时甚至发生搁浅等事故,航向的广义预测与控制决定了舰船的航行效率和安全性,是船舶工业领域研究的重点。支持向量机技术是一种新型的智能学习算法,该算法在非线性系统求解、小样本、高维度系统求解领域有重要应用。本文以舰船航向预测与控制为研究对象,系统介绍了支持向量机算法,并基于支持向量机技术对船舶航向进行预测与控制。本研究对于提高舰船航向预测与控制有重要意义。     

改进的RBF神经网络在港口集装箱吞吐量预测中的应用

本文首先分析了RBF神经网络结构的基础,指出基函数中心的确定是影响网络精度的重要因素。在分析常用中心确定算法的基础上,提出了一种改进算法,给出了算法的具体实现过程。并将改进的RBF算法用于对港口集装箱吞吐量的预测评价,应用成果表明此优化神经网络用于集装箱吞吐量预测结果更加合理,精度有很大提高,有着广泛的应用前景。     

对东莞市港口吞吐量预测方法的思考

灰色模型因其需要的原始数据较少、精度较高等优点,能满足一般港口货物吞吐量预测的要求。但并不是所有港口货物吞吐量预测都能应用灰色模型而达到理想的预测效果,文中应用东莞市港口货物吞吐量预测的例子闸述这一观点。     

基于动态竞争范式的集装箱码头费率和吞吐量预测

区域总体供求状况和码头竞争力地位的变化是导致码头费率变化和吞吐量变化的主要决定性因素。文章基于码头动态竞争态势的变化，综合行业规律和特征，建立了码头费率预测和吞吐量预测的动态模型。     

盐田港集装箱吞吐量预测

通常,港口市场预测方法除了增长速度法和腹地生成法以外,还有回归分析法、趋势外推法、指数平滑法、弹性系数法等。本文试图采用盐田港以前市场需求预测时未曾采用的几种方法,利用历史数据表现的规律建立数学模型,从而对盐田港物流市场需求进行预测,以弥补过去由于历史数据不足产生的预测方法空缺。     

内贸集装箱生成量的可拓聚类预测

回顾了我国水路内贸集装箱运输的发展历程,并对我国内贸箱的发展现状和存在的问题进行了分析。在此前提下,选择可拓聚类预测模型应用于内贸箱生成量的预测。通过1997年至2004年有关数据,对2005年内贸集装箱运输生成量进行预测,得到了与实际值比较理想的拟合结果。     

全球东西干线集装箱往返运量运力预测

利用基础分析法,借助时间序列回归预测等技术手段对太平洋航线东西航线的运量和运力做了合理的预测,可为船公司进行战略调整和决策提供一定的依据。     

中韩集装箱码头泊位通过能力计算方法比较分析

首先介绍了中国大陆、中国香港和韩国三地现行的集装箱码头泊位通过能力计算公式,并从参数的选取、参数的取值和公式的结构三方面对计算公式进行了比较分析,指出了三地现行的集装箱码头泊位通过能力计算公式之间的差异,并通过实例分析指出了中国大陆目前还在采用的《海港总平面设计规范》（JTJ211-99）中的集装箱码头泊位通过能力计算公式存在的问题,揭示出集装箱码头年泊位实际吞吐能力超过设计能力的主要原因,并提出了相关建议。     

我国主要内贸集装箱航线运量预测

在对我国内贸三大货源地中各主要运输节点集装箱生成量进行预测的基础上，根据各种运输方式进行合理分流，得出了未来10年我国主要内贸集装箱航线的运量，并依据预测结果对我国内贸集装箱运输的发展提出了建议。