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。     

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.     

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GA-灰色神经网络的沥青路面使用性能预测

为准确预估我国沥青路面使用性能的变化趋势,在传统灰色预测模型GM(1,1)的基础之上,提出了无偏GM(1,1)模型和滑动GM(1,1)模型,并通过遗传算法(GA)优化后的BP神经网络对传统、无偏与滑动GM(1,1)模型进行了组合,得到了兼顾灰色理论、遗传算法和BP神经网络优点的GA-灰色神经网络组合预测模型,并以具体实例验证了该模型的有效性。结果表明:传统GM(1,1)模型的平均相对误差为4.67%,无偏GM(1,1)模型的平均相对误差为4.64%,滑动GM(1,1)模型的平均相对误差为4.63%,灰色神经网络组合模型的平均相对误差为2.41%,而GA-灰色神经网络组合模型平均相对误差仅为0.54%,证明所提出的组合模型预测精度较高,误差较小,可作为制定路面养护计划的依据。     

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.     

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.     

自适应过滤法在水上交通事故预测中的应用

水上交通事故预测对于提高海上安全管理和预防事故的发生有重要的作用.为提高水上交通事故预测的准确性,构建了自适应过滤模型.以2011—2017年我国水上交通事故数据为基础,对2018年水上交通事故进行预测,并与一次指数平滑法、灰色GM(1,1)预测法预测结果进行对比验证.通过比较发现,自适应过滤法的相对误差较小、预测精度...     

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．     

组合预测在水路货运量预测中的应用

科学准确地预测水路货运量,超前掌握水路货运量发展的趋势、特点、规律和数量,是制定航道网规划的基础.本文运用改进的GM(1,1)模型和一次指数平滑模型相结合的组合模型对水路货运量进行预测,结果表明,组合预测综合考虑了各种因素的影响,能够提高水路货运量的预测精度,为航道网规划提供了科学决策依据.