检索结果-南通市图书馆

基于正弦和的GM(1,1)幂模型在港口吞吐量预测中的应用

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上海海事大学学报 2019年第3期40卷 69-73页

作者：黄跃华陈小龙王亚辉天津海运职业学院航海系天津300350 大唐电力燃料有限公司业务部北京100040 北海航保中心航标处天津300350

为有效预测具有振荡性质的港口吞吐量,提出基于正弦和的GM(1,1)幂模型(称为正弦和修正模型)。首先通过原始序列建立指数优化的GM(1,1)幂模型以描述总体趋势,然后利用正弦和描述残差中包含的周期性振荡规律,建立正弦和修正模型。利用该... 详细信息

为有效预测具有振荡性质的港口吞吐量,提出基于正弦和的GM(1,1)幂模型(称为正弦和修正模型)。首先通过原始序列建立指数优化的GM(1,1)幂模型以描述总体趋势,然后利用正弦和描述残差中包含的周期性振荡规律,建立正弦和修正模型。利用该模型对广州港吞吐量进行预测,结果表明:该模型能够较好地描述具有周期振荡特征的港口吞吐量时间序列数据,预测精度都显著优于线性回归模型、GM(1,1)和指数优化的GM(1,1)幂模型,可将该模型用于具有振荡性质的吞吐量预测中。

关键词：吞吐量预测灰色系统 GM(1,1)幂模型振荡数据序列

基于GRA-TOOPSO-LSSVM的港口吞吐量预测

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上海海事大学学报 2017年第1期38卷 43-46,89页

作者：张华春黄有方胡坚堃上海海事大学物流科学与工程研究院上海201306

为对港口吞吐量进行科学预测,在最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)基础上,引入灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)和二阶振荡粒子群优化(Two-Order Oscillating Particle Swarm Optimization,TOOPSO),提出一种新的GRA-TOOPSO-LSSVM算法预测港口吞吐量.采用GRA法筛选出对上海港吞吐量有重大影响的因素,并将其作为LSSVM的输入变量;采用TOOPSO法对LSSVM的参数进行寻优;运用LSSVM非线性映射的优势对上海港吞吐量进行预测.在上海港吞吐量实证研究的过程中,GRA-TOOPSO-LSSVM算法与TOOPSOLSSVM和基于交叉验证的LSSVM算法进行对比分析.研究结果表明,GRA-TOOPSO-LSSVM算法具有更好的预测精度和收敛速度,为港口吞吐量预测的研究提供了一种新的方法.

关键词：最小二乘支持向量机(LSSVM) 灰色关联分析(GRA) 二阶振荡粒子群优化(TOOPSO) 吞吐量预测

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灰色多元回归模型在港口吞吐量预测中的应用

水运工程 2008年第7期 77-80,84页

作者：林强陈一梅东南大学交通学院江苏南京210096

利用灰色模型和多元回归模型建立3种灰色多元回归模型:并联型、串联型和嵌入型。将各模型用于上海港吞吐量预测,可得结论:串联模型和嵌入模型是利用灰色理论对多元回归模型的改进,其能弱化原始数据的随机型,提高模型预测精度;并联型模... 详细信息

利用灰色模型和多元回归模型建立3种灰色多元回归模型:并联型、串联型和嵌入型。将各模型用于上海港吞吐量预测,可得结论:串联模型和嵌入模型是利用灰色理论对多元回归模型的改进,其能弱化原始数据的随机型,提高模型预测精度;并联型模型本质上是组合模型,能综合多种信息,预测具有非劣性,具有一定的实用价值。

关键词：吞吐量预测灰色多元回归并联型串联型嵌入型

港口吞吐量预测的时序残差修正Verhulst模型

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水运工程 2004年第12期 18-22页

作者：叶剑宋向群郭子坚大连理工大学土木水利学院辽宁大连116024

灰色系统预测模型是一种进行港口吞吐量预测的有效方法。但是,当港口吞吐量按照“S”型曲线增长或增长处于饱和阶段时,采用灰色模型进行吞吐量预测的误差较大,预测精度不能满足实际要求。根据港口吞吐量的增长规律,通过典型实例提出了... 详细信息

灰色系统预测模型是一种进行港口吞吐量预测的有效方法。但是,当港口吞吐量按照“S”型曲线增长或增长处于饱和阶段时,采用灰色模型进行吞吐量预测的误差较大,预测精度不能满足实际要求。根据港口吞吐量的增长规律,通过典型实例提出了基于时序残差的港口吞吐量预测Verhulst模型,用于中长期港口吞吐量预测。应用结果表明,本模型对于那些暂时处于快速增长而从长远看按“S”型曲线增长的港口吞吐量预测具有较高的预测精度,同时保留了灰色预测方法的原有优势和特点。

关键词：吞吐量预测 Verhulst模型时序残差灰色系统

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灰色线性回归模型在港口吞吐量预测中的应用

水运工程 2010年第5期 89-92页

作者：陈秀瑛古浩南京水利科学研究院勘测设计院江苏南京210029

利用灰色模型和线性回归模型,分别基于最小二乘及有效度原理建立了两种灰色线性回归模型,并将其用于镇江港吞吐量预测,可得结论:基于最小二乘原理建立的灰色线性回归模型,预测精度优于单一的灰色模型和线性回归模型,其应作为镇江港吞吐... 详细信息

利用灰色模型和线性回归模型,分别基于最小二乘及有效度原理建立了两种灰色线性回归模型,并将其用于镇江港吞吐量预测,可得结论:基于最小二乘原理建立的灰色线性回归模型,预测精度优于单一的灰色模型和线性回归模型,其应作为镇江港吞吐量预测的最优模型;基于有效度原理建立的灰色线性回归模型预测精度尽管低于线性回归模型,但由于其本质上为组合模型,能综合多种信息,用于港口吞吐量预测时也具有一定的实用性。

关键词：吞吐量预测灰色线性回归最小二乘原理有效度

基于ARIMA-RBF神经网络的沿海港口吞吐量预测研究

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武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2014年第1期38卷 241-244页

作者：辛曼玉东莞职业技术学院管理科学系东莞523808

在沿海吞吐量预测中,影响因素多且复杂,传统的计量经济模型很难得到满意的结果.针对此特点,提出一种组合预测模型,先后用ARIMA模型和RBF神经网络模型探求港口吞吐量历史数据的线性和非线性变化规律,最后将两者预测结果组合.对福建省港... 详细信息

在沿海吞吐量预测中,影响因素多且复杂,传统的计量经济模型很难得到满意的结果.针对此特点,提出一种组合预测模型,先后用ARIMA模型和RBF神经网络模型探求港口吞吐量历史数据的线性和非线性变化规律,最后将两者预测结果组合.对福建省港口货物吞吐量预测作为实例进行验证,结果表明,相对单一预测模型,该方法的预测精确度更高.

关键词：沿海港口吞吐量预测 ARIMA RBF神经网络