基于组合预测的港口货物吞吐量分析——以长三角港口群为例

科学预判长三角港口群的发展趋势对加快建设交通强国、海洋强国的意义重大,而港口货物吞吐量的精准预测是促进港口发展的重要一点。为了提高预测的精准度,采取BP神经网络算法、灰色预测GM(1,1)模型和三次指数平滑法对2009-2021年长三角港口群的宁波舟山港、上海港、苏州港三大港口货物吞吐量进行分析,建立组合预测模型。结果显示,该组合预测模型降低了预测误差,提高了预测精准度,对长三角港口群发展具有一定的参考价值。

基于灰色神经网络的港口货物吞吐量预测算法

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。

连云港港口货物吞吐量自适应过滤预测模型及其Excel宏实现

利用自适应过滤预测法对连云港港口2008年前几个月货物吞吐量数据建立港口吞吐量预测模型,通过VBA编程实现Excel的宏按钮操作,按照预测误差方差最小原则交互实现迭代功能,选择对最小预测误差方差贡献最小的一期对应的权值作为最佳权值进行预测,获得了精确度较高的预测结果。

2013年长三角地区港口经济运行情况及形势分析 长三角港口货物吞吐量增速领先

当前与水运有关的经济活动中，物流已成为最为重要的部分之一，牵动着社会经济发展的神经。而港口，左牵吞吐量右牵周转量，具有至关重要的地位——不过，也正因其与GDP及地方经济间千丝万缕的联系，每一个区域的港口经济运行状况都吸引着业界的目光。

上海港口货物吞吐量的组合预测

本文以港口货物吞吐量为预测对象,根据港口物流系统的特点及模型特征,选择灰色预测模型、回归模型作为单项预测模型对上述对象分别进行模拟、预测,然后运用组合预测方法预测出上海港口货物吞吐量的未来发展状况,得到了较好的效果。

11月份:经济下滑 港口货物吞吐量首现负增长

受全球经济下滑，国内经济增速放缓影响，11月份我国工业品出厂价格指数（PPI）滑落到2．0％，增幅远低于上月6．6％的水平，创2006年4月份来新低，显示我国的经济活动正在滑坡，需求萎缩。反映到水运生产运输，11月份港口主要生产数据指标大幅同落，部分呈现负增长，形势比较严峻。

我国港口货物物流存在的问题与转型升级

当前,现代物流业作为一种新兴服务产业已成为我国加快经济增长方式转变和推进经济产业结构调整的重要支点。经济全球化和国际贸易的深入发展,使得港口在区域经济发展中的带动作用日益加强。现代化的港口物流不仅能大幅提升港口物流企业经营利润,而且有助节约物流成本,帮助企业形成生产竞争以外的核心竞争力。

基于PCA的神经网络在港口货物吞吐量中的预测

分析选取了可能影响港口货物吞吐量的因素,采用PCA技术提取关键因子,最后以提取的关键因子作为神经网络的神经输入元,分别建立BP神经网络预测模型和GRNN神经网络预测模型。以上海港口为例,对港口货物吞吐量进行预测并对预测结果给予分析。

广东省港口货物吞吐量预测及分析

科学合理的港口货物吞吐量预测是港口主管部门进行正确决策和规划的重要内容,且港口货物吞吐量预测是港口规划及其可行性研究的重要组成部分。文中在趋势预测、二次指数平滑预测和灰色预测GM(1,1)模型三种单项预测基础之上,采用预测精度更高、可靠性更好的组合预测方法对广东省未来港口货物吞吐量进行科学预测,以及对广东省港口物流发展提出对策建议。

灰色模型在港口货物吞吐量预测中的应用

分析灰色模型预测的建模过程,并结合宁德港近年来的港口吞吐量数据对未来几年内此港口吞吐量进行预测,获得了可靠性较高的预测结果。

组合预测模型在港口货物吞吐量预测的应用

以“估计误差的方差极小”作为最优准则,建立港口货物吞吐量的组合预测模型,并以天津港货物吞吐量预测为例,在回归分析法和3次指数平滑法预测的基础上,采用组合预测模型对天津港货物吞吐量发展进行预测;最后比较了3种预测方法各自的适用性。

Box-Jenkins方法在我国沿海规模以上港口货物吞吐量预测中的应用

影响港口运输的因素多而复杂,且货物吞吐量的时间序列往往不平稳,如果通过找出影响港口货物吞吐量的因素变量,并建立回归模型进行分析,往往会存在自变量构造技术上的困难以及产生虚假回归问题等等。因此,本文采用时间序列分析中的Box-Jenkins方法对我国沿海规模以上港口货物吞吐量进行建模及预测,其结果表明运用Box-Jenkins方法建模预测能大大减小误差,提高预测的精确性,从而为合理制定我国港口的发展战略提供条件。

福建省港口货物吞吐量的影响因素协调性研究

港口货物吞吐量的影响因素很多,因此首先采用灰关联度分析方法对福建省港口货物吞吐量的影响因素进行评价,然后建立GM(1,N)模型对港口货物吞吐量的影响因素进行协调性研究。最后提出有针对性的对策建议促进福建省港口物流发展。

基于PLC的港口货物搬运控制系统设计

针对出海港口货物搬运过程中效率低下、自动化程度不高、安全性难以保证的现状,以三菱FX2N-48MR PLC为主控制器,设计了一种出海港口货物搬运机械手的控制系统。软件调试的结果表明:基于PLC的港口货物搬运系统设计可靠,可用于出海港口货物搬运现场。

大连港口货物吞吐量预测

港口建设投资大、周期长,资金回报速率很低,而且港口泊位一旦建设,港口建设费用和港口运营管理成本的资金压力巨大,如果未经全盘统筹规划盲目建设,必然会建设过多的港口,导致国家岸线资源的浪费和经济上的损失。[1]港口吞吐量是指报告期内（通常指1a内）经由水路进、出港区范围并经过装卸的货物数量。

基于多因素选择和误差修正的BP神经网络港口货物吞吐量预测

港口货物吞吐量预测对我国对外进出口贸易、沿海进出设施建设以及相关政策的发布具有重要参考意义,然而港口货物吞吐量数据表现出不平稳和非线性特性,给预测带来了一定的难度。因此,文章提出基于多因素选择和误差修正的BP神经网络港口货物吞吐量预测。首先,根据已有文献研究得出港口货物吞吐量的有关影响因素,包括GDP、进出口总额、社会消费品零售总额、泊位个数、码头长度、货运量数据等。其次,运用多元线性回归分析对相关影响因素进行处理,选择相关程度高和影响程度大的因素作为港口货物吞吐量的输入。然后,用BP神经网络对其进行预测,得出该阶段的预测值,该结果与实际值相近,但仍存在一定差距。由此本文对其预测结果进行误差修正,获得最终预测值。最后,为验证模型的有效性,对本模型进行实证分析,实验结果表明,结合多因素和误差修正的混合预测方法能更准确的拟合历史数据,得到更优化的预测结果。

国内港口货物吞吐量稳步增长

9月份,我国港口货物吞吐量完成5.4亿吨,同比增长7%。其中内贸完成3.5亿吨,同比增长8%;外贸1.9亿吨,同比增长6%。前三季度,我国港口货物吞吐量完成47.8亿吨,同比增长14%;外贸完成17.5亿吨,同比增长15%。

2011年福建沿海港口货物吞吐总量增长13．9％

记者1月11日从福建省交通运输厅获悉，2011年该省沿海港口货物吞吐量共完成3．72亿吨，比上年增长13．9％。其中福州、湄洲湾和厦门港分别完成1．02亿、1．14亿、1．56亿吨，同比分别增长19．6％、11．7％、12．2％。

结合经济指标修正的GA-BP模型港口货物吞吐量预测

为有效预测港口货物吞吐量,基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的BP神经网络模型(GA-BP模型),结合经济指标影响,对港口货物吞吐量进行预测研究。选取2012―2020年上海港货物吞吐量月度数据,运用GA-BP模型得到准预测值,通过主成分分析法对经济指标降维,得出经济综合影响指数,并对准预测结果进行修正。试验证明,考虑经济指标影响的GA-BP模型比传统时间序列模型和BP神经网络模型的预测效果更优。

广东省湛江市港口货物吞吐量突破8000万t

截至2006年12月26日，广东省湛江市2006年港口货物吞吐量突破8000万t。全年预计达8150万t，比2005年净增1500万t，再创历史新高。其中，湛江港集团也实现吞吐量5000万t的目标。湛江港是我国第一个自行设计建造的现代化深水良港。在全国沿海港口布局规划中，湛江港成为全国五大港口群之一，是西南沿海地区港口群的主要港口。近年来，湛江市实施“工业立市，以港兴市”发展战略，出台了《关于加快港口发展的若干意见》。“十五”期间，湛江市港口建设累计完成固定资产投资26．1亿元，相当于前45年的总和，建成13项港口重点工程项目，新增大型泊位13个。