基于三次指数平滑的珠江内河集装箱吞吐量预测

珠江流域是我国重要的内河地区,对其吞吐量进行准确的分析和预测,对于今后的发展起着至关重要的作用。通过对珠江内河集装箱历年吞吐量的统计和分析,采用三次指数平滑法建立预测模型,对珠江内河的集装箱吞吐量进行分析和预测。     

基于三次指数平滑法的苏州港吞吐量预测

港口吞吐量预测是港口规划过程中的关键环节,直接关系到港口规划的科学合理性。文中根据苏州港集装箱吞吐量、货物吞吐量的历史数据,建立了时间序列的三次指数平滑模型预测模型,对苏州港集装箱吞吐量、货物吞吐量加以预测和分析,并提出了苏州港进一步发展的策略。     

基于三次指数平滑法的钦州港货物吞吐量预测

根据钦州港2012年的货物吞吐量数据分析,发现在各种吞吐量预测方法中,三次指数平滑法较为适宜,根据钦州港1999年至2011年吞吐量历史数据进行预测,得到了钦州港2015年和2020年的吞吐量预测值,为钦州港建设规划提供参考依据。     

三次指数平滑法在港口吞吐量预测中的应用研究

以某港口近15年的货物吞吐量作为原始数据,建立三次指数平滑法预测模型,利用VB语言编写计算机程序,运行求出最佳平滑系数,输入预测年份得到相应的吞吐量预测结果。     

三次指数平滑法在港口吞吐量预测中的应用

港口吞吐量是港口发展战略研究的重要内容。正确预测港口吞吐量,对于合理科学的港口布局、基本设施投资规模、营运策略、发展战略以及与集疏运相关的综合运输的规划是十分重要的,并且事关港口经济腹地国民经济的发展和我国在国际经济中的竞争力,所以意义特别重大。在进行港口吞吐量的预测时,过去人们常采用回归分析法和二次指数平滑法等方法。本文提出了在港口吞吐量预测中采用三次指数平滑法预测技术,并用一个实例证明了方法的有效性。     

基于最小二乘法和三次指数平滑法的天津港货物吞吐量预测

根据天津港货物吞吐量的统计资料,采用曲线拟合的最小二乘法和三次指数平滑法建立数学模型来预测吞吐量,并用Excel进行求解。通过模型检验得出,三次指数平滑法的精度较高,更适用于天津港货物吞吐量预测。     

南京港集装箱吞吐量预测研究

港口集装箱吞吐量的合理预测对提高港口竞争力与经济效益具有决定意义。为了提高港口集装箱吞吐量预测精度,分别采用时间序列法中的三次指数平滑法、灰色GM(1,1)法和因果分析法中的多元回归分析法对集装箱吞吐量进行预测。在此基础上运用多元回归法进行吞吐量预测模型的组合分析,根据预测结果与实际吞吐量进行优化组合研究并建立预测综合模型。综合模型融合了前三种方法的优点,克服了单一预测方法的不确定性,改善预测效果,更加适合于南京港集装箱吞吐量的实际预测。     

青岛港集装箱吞吐量预测

根据青岛港集装箱吞量的历史数据,分别利用指数趋势模型、改进的GM（1,1）残差模型及组合预测模型对青岛港的集装箱吞量进行探讨。结果表明,在青岛港集装箱吞量预测方面,组合预测模型具有前两种预测方法的优点,可以降低误差,提高预测精度。     

组合预测模型在宁波港集装箱吞吐量预测中的应用

港口吞吐量预测是港口规划过程中的关键环节,直接关系到港口规划的科学合理性。本文根据宁波港集装箱吞吐量的历史数据,建立了时间序列的三次指数平滑模型、灰色系统预测模型等单项预测模型。鉴于单项预测模型的局限性,提出了组合预测模型,采用线性规划的方法确定其最优组合的权重,并对宁波港集装箱吞吐量加以预测和分析。     

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。     

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。     

利用改进的灰色模型预测港口集装箱吞吐量

本文介绍了灰色模型GM(1,1)及改进灰色模型(背景值优化),同时对残差校正进行优化,并用实例证明在港口吞吐量预测方面,改进灰色模型比原始灰色模型误差更小,精度更高。     

灰色预测模型在港口集装箱吞吐量预测中的应用

1 引言 多年来我国集装箱运输持续快速地发展,水路运输方面,已在沿海形成八大干线港口,集装箱运输正逐步向中西部延伸。随着未来经济的发展。港口还须进一步提高吞吐能力,港口集装箱吞吐量需求预测将越发重要。     

港口吞吐量预测的动态平滑参数新模型

港口吞吐量预测是港口总体布局规划中重要的前期工作。将最优梯度算法应用于指数平滑模型,通过构造优选并自动生成的最佳平滑参数,使模型得以优化,增强了指数平滑模型对时间序列的适应能力。较好地解决了指数平滑预测中,平滑参数靠检验确定且为静态,平滑初值难以确定并导致预测偏差等问题。以上海港口为例,与其它指数平滑预测算法比较,验证了该算法的有效性和实用性。     

一种以月份为预测单位的港口近期集装箱吞吐量预测方法

针对港口集装箱吞吐量预测工作的实际,在已有的以年份为预测单位的预测方法基础上,提出一种以月份为预测单位的预测方法,并以上海港“十五”期间各个月份集装箱吞吐量统计数据为基础进行实证研究。     

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。     

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Matlab神经网络工具箱进行港口集装箱运量预测

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。     

基于灰理论的港口吞吐量预测研究

港口吞吐量是港口建设的重要依据,有效预测港口吞吐量,才能使港口在海洋运输业中发挥重要作用。灰理论预测可以在少量信息、不完全数据的情况下,揭示港口吞吐量的发展变化特征,是研究港口吞吐量的有效工具。本文对上海港货物吞吐量进行研究的结果表明,应用灰理论对港口吞吐量建立灰色模型GM(1,1)进行短期预测,其结果有较高的实用价值。