组合预测在港口吞吐量预测中的应用研究

以某港口1996—2002年吞吐量为原始数据,按照“误差平方和最小”的准则,把一元线性回归模型和GM(1,1)模型组合起来,对某港口2004—2008年的吞吐量进行了组合预测。     

基于径向基函数网络的社会消费品总额预测模型

利用BP、RBF神经网络自适应学习法模型,对社会消费品总额进行了预测和研究,结果表明用RBF网络自适应学习法所建立的模型经过训练后,可得到较精确的预测结果,并具有较强的应用性。     

港口集装箱运输与区域经济发展互动关系研究——以长江三角洲港口群为例

利用生产函数增长模型及灰色关联分析方法,探讨了长三角地区港口集装箱吞吐量与区域经济之间的互动关系,定量计算两者之间存在的关联度及港口生产指标对于经济增长的贡献,对长三角港口群与区域经济协调发展进行针对性分析.     

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。     

基于并联型灰色神经网络模型的港口吞吐量预测方法探讨

港口吞吐量预测是港口规划的基础,在确定港口发展方向、投资规模等方面发挥着十分重要的作用,因此有必要对港口吞吐量的发展趋势做出合理的预测。结合灰色理论和神经网络模型的特点,尝试用灰色神经网络组合模型之一——并联型灰色神经网络模型进行港口吞吐量预测。用实际算例证明了该方法在港口吞吐量预测中的有效性。     

出口型煤炭码头封闭式堆场通过能力研究

针对出口型煤炭码头封闭式堆场在设计通过能力时存在的问题,基于离散事件动态系统理论,建立该类型码头物流系统的概念模型,并进一步建立系统的仿真模型,通过仿真试验研究堆场筒仓数量和容量与码头通过能力的关系.模型经过实际检验,具有重要的工程应用价值.     

隧道超前地质预报中人工地震反射法的应用

介绍了TSP203系统的基本工作原理,并通过该系统在新且午瓦斯隧道的应用实例,说明其在复杂地质条件下的具体应用情况。结合多年现场实际施工经验,着重分析了预报误差产生的主要原因:客观上由于岩性和构造面本身的复杂性及TSP203系统的局限性,该系统探测与隧道轴向大角度相交的近平面状的结构面较适合,小角度或者平行结构面则不适合,探测溶洞和地下水有一定难度;主观上与操作人员的运用水平密切相关。提出了提高数据采集精度以及结合实际地质情况和其他物探方法,提高对反射体解释能力的建议。     

Forecasting container throughput based on wavelet transforms within a decomposition-ensemble methodology: a case study of China

To improve predictive accuracy, new hybrid models are proposed for container throughput forecasting based on wavelet transforms and data characteristic analysis (DCA) within a decomposition-ensemble methodology. Because of the complexity and nonlinearity of the time series of container throughputs at ports, the methodology decomposes the original time series into several components, which are rather simpler sub-sequences. Consequently, difficult forecasting tasks are simplified into a number of relatively easier subtasks. In this way, the proposed hybrid models can improve the accuracy of forecasting significantly. In the methodology, four main steps are involved: data decomposition, component reconstruction based on the DCA, individual prediction for each reconstructed component, and ensemble prediction as the final output. An empirical analysis was conducted for illustration and verification purposes by using time series of container throughputs at three main ports in Bohai Rim, China. The results suggest that the proposed hybrid models are able to forecast better than do other benchmark models. Forecasting may facilitate effective real-time decision making for strategic management and policy drafting. Predictions of container throughput can help port managers make tactical and operational decisions, such as operations planning in ports, the scheduling of port equipment, and route optimization.     

影响十堰市汽车保有量的因素分析

汽车保有量与社会经济发展水平有密切的关系,通过建立计量经济学模型寻求汽车保有量和社会经济有关指标的函数关系,可以较为准确地预测十堰市短期内的汽车保有量。根据统计数据回归分析,影响十堰市汽车保有量的主要因素有:社会消费品零售总额、城镇居民可支配收入和社会固定资产投资。     

数据挖掘技术在汽车销售领域的应用研究

汽车销售企业经过多年的运作,在操作型数据库中保存了大量的历史数据,对这些数据进行必要的分析,可以反映出汽车销售过程中的一定规律.本文对数据挖掘技术在国内外汽车销售中的应用情况进行了研究,总结了数据挖掘技术在汽车销售各阶段的应用情况,提出了不同销售阶段可以利用哪些数据挖掘技术进行分析,得到的结论对汽车销售相关企业有着一定...