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集装箱吞吐量预测与实绩

海运情报 2009年第6期 1-7,12页

作者：龚月明

1986年，世界上权威的英国海运咨询公司（OCS）根据过去25年的集装箱运输动向，对2000年前的世界集装箱港吞吐量作了预测，但实际吞吐量在1985年就已超出，1990年实际吞吐量超出预测100万TEU，2000年已达到预测吞吐量的约2倍。2005年又... 详细信息

1986年，世界上权威的英国海运咨询公司（OCS）根据过去25年的集装箱运输动向，对2000年前的世界集装箱港吞吐量作了预测，但实际吞吐量在1985年就已超出，1990年实际吞吐量超出预测100万TEU，2000年已达到预测吞吐量的约2倍。2005年又比2000年增长0．6倍，按英国海运咨询公司1986年的预测方法，所得2005年预测与实际吞吐量完全不符。

关键词：集装箱吞吐量预测咨询公司集装箱运输集装箱港海运英国世界

基于多变量LSTM模型的青岛港集装箱吞吐量预测

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重庆交通大学学报（自然科学版） 2022年第10期41卷 54-61页

作者：王凤武张晓博吉哲王乐大连海事大学航海学院辽宁大连116026

为了更加科学准确地对港口集装箱吞吐量进行预测,以深度学习方法中的长短时记忆网络(LSTM)模型为基础,建立一种多变量输入的LSTM模型。首先使用系统聚类法对青岛港集装箱吞吐量的多种影响因素进行聚类分析,根据普尔逊(Pearson)相关系数... 详细信息

为了更加科学准确地对港口集装箱吞吐量进行预测,以深度学习方法中的长短时记忆网络(LSTM)模型为基础,建立一种多变量输入的LSTM模型。首先使用系统聚类法对青岛港集装箱吞吐量的多种影响因素进行聚类分析,根据普尔逊(Pearson)相关系数计算值选取典型影响因素,其次结合历史集装箱吞吐量数据作为多变量输入到模型中进行预测,并将预测结果与单变量LSTM模型和传统预测模型(ARIMA模型)的预测结果进行比较。结果表明:使用影响因素及历史吞吐量数据作为多变量输入的LSTM模型预测误差减小,平均绝对百分比误差(MAPE)降低到4.170%,均方根误差(RMSE)降低到7.736,预测值更加精确。该模型提高了预测的科学性与准确性,促进深度学习技术在港口集装箱吞吐量预测方面的应用,可为港口的合理决策与规划提供参考。

关键词：交通运输工程水路运输系统聚类多变量 LSTM模型青岛港集装箱吞吐量预测

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基于异常值检测的港口集装箱吞吐量预测模型

数学的实践与认识 2019年第17期49卷 26-34页

作者：郭战坤金永威梁小珍杨明歌汪寿阳上海大学管理学院上海200444 百度(中国)有限公司上海201203 中国科学院大学经济与管理学院北京100190 中国科学院数学与系统科学研究院北京100190

考虑到诸如金融危机等重大事件的影响,时间序列可能存在异常值,提出了一个基于局部异常因子(LOF)的LOF-SSA-LSSVM预测模型,并将其应用于广州港集装箱吞吐量预测.首先,对原始时间序列进行X12加法季节分解,对于分解得到的不规则序列,采用... 详细信息

考虑到诸如金融危机等重大事件的影响,时间序列可能存在异常值,提出了一个基于局部异常因子(LOF)的LOF-SSA-LSSVM预测模型,并将其应用于广州港集装箱吞吐量预测.首先,对原始时间序列进行X12加法季节分解,对于分解得到的不规则序列,采用LOF算法进行异常值检测,确定异常数据的位置,之后通过插值或最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测值来修正原始季节调整序列中的异常值,将修正后的季节调整序列与季节因子序列加和,即得到新的待预测序列.预测阶段,先采用奇异谱分析(SSA)将新的待预测序列进行分解重构,剔除序列中的噪声,然后再采用LSSVM对其进行预测.实证结果表明,建立的LOF-SSA-LSSVM模型相比BP、ARIMA等模型有着更好的预测精度.

关键词：集装箱吞吐量预测局部异常因子最小二乘支持向量机奇异谱分析

基于优化变分模态分解和核极限学习机的集装箱吞吐量预测

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计算机应用 2022年第8期42卷 2333-2342页

作者：张丰婷杨菊花任金荟金坤兰州交通大学交通运输学院兰州730070 中国铁路兰州局集团有限公司兰州货运中心安全生产部兰州730030

针对港口集装箱吞吐量数据的复杂性特征,提出基于优化变分模态分解(OVMD)和核极限学习机(KELM)的集装箱吞吐量短期混合预测模型。首先,用汉佩尔辨识法(HI)剔除原始时间序列中的异常值,并把预处理之后的序列通过OVMD分解为多个特征明显... 详细信息

针对港口集装箱吞吐量数据的复杂性特征,提出基于优化变分模态分解(OVMD)和核极限学习机(KELM)的集装箱吞吐量短期混合预测模型。首先,用汉佩尔辨识法(HI)剔除原始时间序列中的异常值,并把预处理之后的序列通过OVMD分解为多个特征明显的子模态。然后,为提高预测效率,将分解后的子模态按照样本熵(SE)值的大小分成高频低幅、中频中幅和低频高幅三类;同时,借助KELM中携带的小波、高斯和线性核函数捕捉具有不同特征子模态的趋势。最后,把所有子模态的预测结果线性相加得到最终的预测结果。以深圳港的月度集装箱吞吐量数据为样本进行实验,所提模型的平均绝对误差(MAE)达到0.9149,平均绝对百分比误差(MAPE)达到0.199%,均方根误差(RMSE)达到7.8860,决定系数(R2)为0.9944。与四种对比模型相比,所提出的模型在预测精度和效率上都具有一定的优势,同时克服了传统互补集成经验模态分解(CEEMD)和集成经验模态分解(EEMD)中容易出现的模态混叠问题以及极限学习机(ELM)中存在过拟合等问题,具有一定的实际应用潜力。

关键词：集装箱吞吐量预测样本熵变分模态分解核极限学习机分解集成预测模型

粤港澳大湾区港口集装箱吞吐量预测及发展建议

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水运工程 2023年第1期 1-6页

作者：王蕊丁文涛冯云魏雪莲高天航交通运输部规划研究院北京100028 综合交通规划数字化实验室北京100028

粤港澳大湾区(简称大湾区)港口是我国沿海港口集装箱运输发展最早、规模最大的区域之一,形成了干支衔接、层次分明的集装箱运输格局,是大湾区打造世界级先进制造业基地、建设现代化产业体系的重要支撑和服务国家“双循环”格局的战略平... 详细信息

粤港澳大湾区(简称大湾区)港口是我国沿海港口集装箱运输发展最早、规模最大的区域之一,形成了干支衔接、层次分明的集装箱运输格局,是大湾区打造世界级先进制造业基地、建设现代化产业体系的重要支撑和服务国家“双循环”格局的战略平台。根据大湾区港口集装箱运输发展特点,本文采用分集疏运方式的外贸集装箱结构化预测模型,对未来大湾区集装箱港口吞吐量进行预测。在此基础上,针对大湾区港口面临的问题和挑战,从推进航道、锚地的共享共用、优化港口集疏运体系、推进大湾区内港口群高水平互联互通、提升港口服务能级等方面提出促进大湾区集装箱港口发展的建议,为大湾区高质量发展提供重要支撑。

关键词：粤港澳大湾区港口集装箱吞吐量预测发展建议

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基于因子分析和曲线拟合的集装箱吞吐量预测

上海海事大学学报 2019年第2期40卷 18-22页

作者：贾飞跃韩晓龙上海海事大学物流科学与工程研究院

为提高集装箱吞吐量的预测精度,提出基于因子分析和曲线拟合的集装箱吞吐量预测模型。以上海港为例,通过因子分析,分析影响集装箱吞吐量的主要因素,筛选出主因子,得到不同年份的综合经济发展值;再运用曲线拟合方法,建立以综合经济发展... 详细信息

为提高集装箱吞吐量的预测精度,提出基于因子分析和曲线拟合的集装箱吞吐量预测模型。以上海港为例,通过因子分析,分析影响集装箱吞吐量的主要因素,筛选出主因子,得到不同年份的综合经济发展值;再运用曲线拟合方法,建立以综合经济发展值为自变量,以集装箱吞吐量为因变量的三次曲线模型;运用自回归积分移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测2016-2020年的综合经济发展值,进而求得2016-2020年上海港集装箱吞吐量预测值。结果表明:该模型的拟合效果和预测精度均较高,可以运用到集装箱吞吐量预测中。给出上海港在国内经济新常态下转型升级的建议。

关键词：自回归积分移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型因子分析曲线拟合集装箱吞吐量预测

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港口集装箱吞吐量预测模型研究

港口集装箱吞吐量预测模型研究

作者：翟希东大连理工大学

学位级别：硕士

港口集装箱吞吐量因受到市场、经济和非经济等诸多因素的影响因而是一个复杂的非线性系统，但其变化也有内在的规律性。由于近年来我国经济的高速发展，使得外贸运输及港口集装箱吞吐量呈现出连续增长的趋势，而灰色理论所具有的特性使... 详细信息

港口集装箱吞吐量因受到市场、经济和非经济等诸多因素的影响因而是一个复杂的非线性系统，但其变化也有内在的规律性。由于近年来我国经济的高速发展，使得外贸运输及港口集装箱吞吐量呈现出连续增长的趋势，而灰色理论所具有的特性使其在预测增长型时间序列时有一定的优势，但同时也存在预测精度不高等问题，因此本文采用神经网络方法对灰色理论GM(1，1)模型进行修正，从而使预测精度得到较大的提高。本文以港口集装箱吞吐量的时间序列为基础，在详细分析其数据序列构成的条件下，提出基于人工神经网络的GM(1，1)残差修正预测模型，并使用该模型对港口集装箱吞吐量进行预测，来评价预测模型的有效性。首先，本文对国内外集装箱吞吐量预测方法、预测现状及最新的研究状况进行了综述，并对影响集装箱运输的因素进行了简要的分析，同时指出集装箱吞吐量是一个复杂的非线性系统。其次，在介绍了灰色理论GM(1，1)模型和神经网络的相关理论之后，从灰色理论GM(1，1)模型存在的问题入手，以改进的BP神经网络算法为基础，提出基于人工神经网络的GM(1，1)残差修正算法。再次，根据非线性时间序列预测原理，以及本文所提出的基于人工神经网络的GM(1，1)残差修正算法，提出GM-NN(1，1)残差修正预测模型并设计了港口集装箱吞吐量预测系统，同时对模型中神经网络部分的有关参数确定、网络结构进行了详细的讨论。最后，依据大连港1980年—2005年集装箱吞吐量，在详细讨论了模型中各参数的确定方法之后，确定了模型中各参数的数值，并使用港口集装箱吞吐量预测系统，以大连港集装箱吞吐量预测试验来检验本文所提出的集装箱吞吐量预测模型的有效性。同时对大连港2006年—2010年集装箱吞吐量进行了预测，并对预测结果作了简要的分析。

关键词：灰色理论GM(1,1)模型人工神经网络 GM-NN(1,1)残差修正算法 GM-NN(1,1)残差修正预测模型集装箱吞吐量预测

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台州港集装箱吞吐量预测

集装箱化 2010年第8期21卷 22-24页

作者：董婧中交第三航务工程勘察设计院有限公司

1台州港集装箱运输发展现状台州港位于浙江省中部沿海地区,东临东海,西接金华、丽水,南北介于宁波港与温州港2大沿海港口之间,是我国对外开放一类口岸和浙江省4大沿海港口之一。

关键词：集装箱吞吐量预测台州港沿海港口集装箱运输沿海地区对外开放浙江省温州港

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长三角主要港口集装箱吞吐量预测

集装箱化 2006年第8期17卷 10-12页

作者：徐如雪宁波港集团业务部

1 长三角主要港口腹地经济情况概述长江三角洲集装箱港口经济腹地是长江流域的七省二市(上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖南、湖北、四川、重庆)组成的长江经济带,包括长三角沿岸的上海市和南通、苏州、无锡、常州、杭州、嘉兴、湖州... 详细信息

1 长三角主要港口腹地经济情况概述长江三角洲集装箱港口经济腹地是长江流域的七省二市(上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖南、湖北、四川、重庆)组成的长江经济带,包括长三角沿岸的上海市和南通、苏州、无锡、常州、杭州、嘉兴、湖州、绍兴、台州、宁波、舟山;长江下游沿岸的南京市和镇江、泰州、扬州、合肥、马鞍山、芜湖、巢湖、铜陵、安庆、池州;长江中游沿岸的武汉市和九江、黄石、黄岗、鄂州、咸宁、岳阳、荆州、宜昌;长江上游沿岸的重庆市和泸州、宜宾、攀枝花,共计35个大中城市所连片组成的长江沿岸区域.长江经济带拥有广阔的腹地和发展空间,是世界上可开发规模最大,影响范围最广的内河流域经济带,对于支撑我国经济持续发展,实现第二步、第三步宏伟战略目标,具有不可替代的突出的战略地位.

关键词：长江三角洲集装箱吞吐量预测港口腹地长江经济带长江沿岸经济持续发展经济腹地集装箱港口长江流域长江下游