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混合算法在港口吞吐量预测中的应用

现代交通技术 2013年第1期10卷 69-72页

作者：路阳宿迁市港口管理局江苏宿迁213800

文章利用主成分分析方法,提取出影响宿迁港口吞吐量的关键因子,在此基础上,提出了一种新的运量混合预测方法,即联合时间序列法和因果分析法;最后通过回归分析,给出了宿迁港口吞吐量与国内生产总值的关系,为宿迁港的发展和港口总体布置... 详细信息

文章利用主成分分析方法,提取出影响宿迁港口吞吐量的关键因子,在此基础上,提出了一种新的运量混合预测方法,即联合时间序列法和因果分析法;最后通过回归分析,给出了宿迁港口吞吐量与国内生产总值的关系,为宿迁港的发展和港口总体布置规划提供了一定的依据。

关键词：吞吐量预测主成分分析混合算法改进的灰色模型

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基于灰色马尔科夫模型的黄骅港吞吐量预测

科技创新与应用 2022年第30期12卷 56-58页

作者：白雪飞国能黄骅港务有限责任公司河北沧州061100

准确预测港口吞吐量对于港口生产运营与建设规划具有重要指导意义,针对港口吞吐量随机波动性特点,提出一种灰色马尔科夫港口吞吐量预测方法。基于GM(1,1)模型预测值与实际值的残差数组划分状态区间,建立状态转移矩阵,利用马尔科夫链模... 详细信息

准确预测港口吞吐量对于港口生产运营与建设规划具有重要指导意义,针对港口吞吐量随机波动性特点,提出一种灰色马尔科夫港口吞吐量预测方法。基于GM(1,1)模型预测值与实际值的残差数组划分状态区间,建立状态转移矩阵,利用马尔科夫链模型对预测值进行修正,提高预测精度。以黄骅港2003—2020年货物吞吐量历史数据为例,与原始灰色GM(1,1)预测模型进行比较,仿真分析验证所提方法的有效性。

关键词：吞吐量预测灰色马尔科夫模型灰色模型残差数组 GM(1,1)模型

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秦皇岛港煤炭吞吐量预测模型选优

物流科技 2008年第2期31卷 53-56页

作者：高阳上海交通大学上海200030

论文以秦皇岛港1991～2005年煤炭吞吐量数据为基础,采用统计预测中的GM(1,1)和三次指数平滑两种模型分别进行预测,并比较了预测结果,得出优选模型。

关键词：秦皇岛港 GM(1,1) 三次指数平滑法吞吐量预测

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

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中国水运 2008年第20期 63-64页

作者：唐飞飞李朝阳上海交通大学

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。

关键词：最小二乘法三次指数平滑法吞吐量预测

基于Verhulst与线性回归组合模型的港口吞吐量预测研究

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交通科技 2015年第3期25卷 184-187页

作者：代雯强杨珩中交第二航务工程勘察设计院有限公司武汉430060

由于港口吞吐量预测的复杂性,在许多情况下,单纯利用一种特定的预测方法进行预测往往具有片面性,为尽可能使预测结果具有较高可信度,基于"误差平方和最小"为最优准则,建立灰色Verhulst时序残差修正模型与一元线性回归模型的组合模型,将... 详细信息

由于港口吞吐量预测的复杂性,在许多情况下,单纯利用一种特定的预测方法进行预测往往具有片面性,为尽可能使预测结果具有较高可信度,基于"误差平方和最小"为最优准则,建立灰色Verhulst时序残差修正模型与一元线性回归模型的组合模型,将其用于某港口货物吞吐量预测,经验证组合模型具有较好的预测效果,并对该港口未来3年的货物吞吐量进行了预测。

关键词：吞吐量预测时序残差修正 Verhulst模型线性回归模型组合模型

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我国港口吞吐量预测方法研究综述

中国水运 2010年第11期 34-35页

作者：祝建上海海事大学

对目前预测港口吞吐量的方法进行了总结和比较后,指出在实际预测工作中,还要根据预测进行时间以及港口的内、外部具体情况,选择合适的港口吞吐量预测方法。

关键词：吞吐量预测港口吞吐量综述

同方期刊数据库

基于IVMD-MOGTO的沿海港口吞吐量预测方法研究

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中国新技术新产品 2023年第12期 50-53页

作者：于长俊烟台港引航站山东烟台264000

该文针对集装箱吞吐量的预测问题进行探究。提出了改进的变分模态分解(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD)策略对数据进行去噪处理,从而构建了IVMD-MOGTO模型以实现集装箱吞吐量的精准预测。结果显示,在验证IVMD有效性的试... 详细信息

该文针对集装箱吞吐量的预测问题进行探究。提出了改进的变分模态分解(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD)策略对数据进行去噪处理,从而构建了IVMD-MOGTO模型以实现集装箱吞吐量的精准预测。结果显示,在验证IVMD有效性的试验中,IVMD-LSTM的平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)为2.93%。在验证MOGTO优化算法性能的试验中,MOGTO算法在港口中的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)最低仅为11.39。

关键词：吞吐量预测港口集装箱变分模态分解大猩猩部队优化遗传算法

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