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A TRANSFER FORECASTING MODEL FOR CONTAINER THROUGHPUT GUIDED BY DISCRETE PSO

Journal of Systems Science & Complexity 2014年第1期27卷 181-192页

作者： XIAO Jin XIAO Yi FU Julei LAI Kin Keung Business School Sichuan University Chengdu 610064 China. School of Information Management Central China Normal University Wuhan 430079 China Academy ofMathematics and Systems Science Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China. Information System & Management National University of Defense Technology Changsha 410073 China. Department of Management Sciences City University of Hong Kong Hong Kong China.

Abstract Accurate forecast of future container throughput of a port is very important for its con struction, upgrading, and operation management. This study proposes a transfer forecasting model guided by discrete particle swarm optimization algorithm （TF-DPSO）. It firstly transfers some related time series in source domain to assist in modeling the target time series by transfer learning technique, and then constructs the forecasting model by a pattern matching method called analog complexing. Finally, the discrete particle swarm optimization algorithm is introduced to find the optimal match between the two important parameters in TF-DPSO. The container throughput time series of two im portant ports in China, Shanghai Port and Ningbo Port are used for empirical analysis, and the results show the effectiveness of the proposed model.

关键词： analog complexing container throughput forecasting discrete particle swarm optimiza-tion transfer forecasting model.

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