基于改进LSTM的大型港口集装箱吞吐量预测

港口集装箱吞吐量通常可以反映一个地区或国家的进出口贸易状况,为帮助港口运营者有效安排货物装卸、堆存、运输作业,提升港口运营效率,降低运营成本,提出一种基于RMSProp算法改进LSTM模型的方法,对某大型综合类港口集装箱吞吐量进行预测,并将预测结果与传统的单变量Arima模型预.测结果做对比。结果表明,改进的LSTM模型预测结果误差MAPE和RMSE值分别2.01和93.31,优于Arima模型的3.38和152.45,能够更准确地对集装箱吞吐量进行预测。