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[期刊] 物流技术
[作者]
曹莹 陈旭 张跃博 龚正
为提高港口吞吐量预测精准性，建立了反向神经网络(BP)和差分整合移动平均自回归模型（ARIMA）的组合预测模型。首先考虑能够体现地方社会经济发展的经济评价指标，通过反向神经网络和差分整合移动平均自回归预测，分别得到港口吞吐量的预测结果；再运用拟合优度方法赋权组合，得到组合预测结果。以天门港为案例，组合预测模型的误差为0.072%，预测精度较高，未来可应用于短期水运工程预测。
[期刊] 物流技术
[作者]
胡克满 蒋勇 王顺林 胡海燕
通过对港口货物吞吐量影响因素的分析,运用了灰色模型理论选取部分已知信息计算未知信息,结合了人工神经网络系统对模型进行优化,给出了基于灰色神经网络的港口货物吞吐量预测算法,通过计算机仿真实验证明,并将港口货物吞吐量的实际值和预测值进行比较与误差分析,能够较好的进行港口货物吞吐量的预测,也适用于其他方面的预测分析,具有一定的实际应用价值。
关键词：
神经网络 灰色理论 港口货物吞吐量 预测
[期刊] 技术经济
[作者]
童明荣 薛恒新 林琳
根据港口集装箱吞吐量非线性增长等特点,建立了三次指数平滑预测模型、灰色系统预测模型及BP神经网络预测模型等单项预测模型。鉴于单项预测模型的局限性,提出了以测试数据的预测误差绝对值加权和最小为最优化准则的最优组合预测模型,采用线性规划的方法确定最优组合的权系数。最后,给出一个实例进行应用和分析。
[期刊] 物流技术
[作者]
吕青
针对吞吐量的预测,借助趋势分析法和灰色GM(1,1)建立组合预测模型,为提高预测精度,利用灰色残差模型对组合模型进行修正,同时,以重庆港为研究对象进行实例分析,结果表明经修正的模型具有简便实用的优点,最后,对重庆港未来几年的吞吐量进行预测。
[期刊] 物流技术
[作者]
魏文轩
从主成分分析入手,通过对RBF神经网络进行改进,构建了航空港货运吞吐量的预测模型,并对郑州航空港的货运吞吐量进行预测,经验证精确度较高。基于郑州航空港货运吞吐量的增长趋势,提出积极进行政策扶持、加强郑州航空港运作管理等具体建议,以期为郑州航空港建设提供一定的启示。
[期刊] 管理评论
[作者]
鲁渤 杨显飞 汪寿阳
情境变动是影响港口吞吐量预测的重要因素。然而现有关于港口吞吐量预测建模的研究对此问题的关注度相对较少。因此本文构建动态惩罚支持向量回归模型,通过动态调整每个数据的惩罚系数,使预测模型快速适应新情境下的事物发展规律,从而提高预测模型的预测准确率。采用1980-2014年大连港和天津港的年货物吞吐量数据进行实证研究,并与传统支持向量回归模型和ARIMA模型进行对比分析,实证结果表明本预测模型与其他两个预测模型相比具有以下两个特点:1、当影响港口吞吐量的情境发生变化时,该模型能够快速适应新情境,从而提高预测准确
[期刊] 物流技术
[作者]
范林胜 邓建新 闵浩 张琦
针对防城港港口吞吐量的波动趋势，基于ＴＥＩ＠Ｉ方法论，提出一种预测防城港港口吞吐量的框架。采用多元线性回归拟合其线性特征，采用三层ＢＰ神经网络模型拟合其非线性特征，并将其结果集成相加得到防城港港口吞吐量的预测模型。实际预测结果表明，这种预测方法有较高预测精度，优于单一的预测方法，平均绝对百分比误差从９．３３％下降到１．５２％，该方法可为未来防城港的发展规划提供数据支撑。
[期刊] 管理评论
[作者]
梁小珍 赵欣 杨明歌 吴俊峰 邓天虎 田歆
准确预测港口集装箱吞吐量对于政府部门规划港口建设，港口和航运企业合理调配资源具有重要意义。已往研究往往采用单一分解方法来处理序列中的复杂特征，存在数据特征提取不完全以及预测模型选择比较盲目的问题，极大地影响了组合模型的预测效果。为此，本文引入二次分解和基于数据特征的模型选择策略，通过建立组合预测框架对港口集装箱吞吐量进行预测。首先，根据原始序列的整体特征选择一种分解方法对其进行初步分解，得到若干分量。然后，分析各分量的平稳性、季节性及复杂性等数据特征，据此选择合适的计量经济学模型进行预测或采用完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)方法对分量进行二次分解。接着，引入长程相关性特征，根据二次分解后子序列的平稳性、复杂性、长程相关性等再选择合适的预测模型。最后，将所有分量的预测结果集成从而得到最终的预测值。以月度预测为例，本文选取上海港和天津港集装箱吞吐量数据作为样本开展实证研究。实证结果表明，本文所提出的组合预测框架与基准模型相比具有更高的预测精度，是一种比较有前景的港口集装箱吞吐量预测工具，可以为相关政府部门、港口及航运企业提供决策参考。
[期刊] 物流技术
[作者]
傅培华 张亚 詹正刚 王秀丽
指出港口吞吐量时间序列的研究较多采用机器学习和数据挖掘的方法,此类"黑箱"方法一般较难直观反映时间序列的规律特征。为了更直观地分析港口吞吐量时间序列特征,利用可视图理论构建了港口吞吐量时间序列复杂网络,并对这些网络的特性进行分析,如度分布、小世界效应、等级结构等。结果表明,可视图度值能够较为准确地确定预测值所在的区间,且新预测周期度值越大,预测区间更接近于实际观测值。
关键词：
内河航运 港口吞吐量 可视图 复杂网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
林育曼 文海宁 饶浩
文章利用小波分析对时间序列进行N层分解去噪,然后使用改进的时间序列结合BP神经网络构建组合预测模型。实验选取某个时期内P2P网贷平台微信公众号传播指数Top50作为训练样本,选取同期网贷平台的微信文章热度指数作为预测,并与实际公布数据Top10进行对比。实验结果表明,小波分析有助于去噪,ARIMA模型预测突变值易调控,结合BP神经网络隐含层的恰当选取,使得结果更为精确和具有针对性。
[期刊] 旅游学刊
[作者]
雷可为 陈瑛
游客量的预测和分析是旅游规划与管理的基础性、关键性工作。目前,游客量预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单项预测方法。近年来的研究表明,组合预测方法比单项预测具有更高的预测精度。本文提出了一种基于BP神经网络和ARIMA组合模型的游客量预测新方法,对中国入境旅游人次数的变化趋势进行了综合分析与预测,预测结果表明这种方法相对于单一的预测方法具有更高的精度,该模型在旅游预测中的应用是可行、有效的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴晓峰 杨颖梅 陈垚彤
文章根据ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别在处理线性空间预测问题和非线性空间预过测对问北题京中市的居优民势消,费建价立格了指一数种(C基PI于)B序P列神的经实网证络分误析差证校明正了的该差组分合自预回测归模移型动相平对均(于A单RI一MA预)测组模合型预在测C模PI型预,通测中的有效性,并利用该模型预测了未来一段时间北京市CPI的走势。
关键词：
ARIMA BP神经网络 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
翟静 曹俊
文章将时间序列ARIMA模型和BP神经网络算法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于实际预测中,通过实际预测检验了组合预测模型在实际预测中的有效性。研究发现,组合预测模型在预测精度方面总体上优于这两个单项预测模型,因此这种组合预测模型具有良好的预测效能。
[期刊] 物流技术
[作者]
彭亚美 杨家其
集装箱物流是衡量一个港口国际贸易水平的核心指标之一，科学地预测港口吞吐量有利于各港口更好地进行集装箱运输规划，提高港口综合竞争力。武汉港是长江黄金水道的一个重要节点，在长江航运物流的发展中起着重要的作用。利用ＧＭ（１，１）模型和回归分析模型建立组合预测模型，对武汉港近十年的集装箱吞吐量进行了预测，结果表明，灰色回归组合模型可以提高预测精度，为港口集装箱物流提供了规划依据。
[期刊] 物流技术
[作者]
张俊华
通过灰色预测GM(1,1)模型,针对宁波港、上海港等八个吞吐量大港在"十三五"期间的货物吞吐量进行预测。通过计算真实值与预测值间的相对误差率,以平均误差率小于阈值10%为标准,对建立的预测模型进行精度检验。并从"十三五"期间吞吐量增长率、"十三五"末期2020年预测值的排名变化两个方面,对八个港口的吞吐量进行对比分析,反映各自的发展特点。最后对预测结果进行了分析。
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