基于时间序列分析的港口货物吞吐量预测研究

港口货物吞吐量是衡量企业生产经营活动的重要依据,体现地区的经济活力与国际贸易潜力。为更准确地预测港口货物吞吐量,本文针对上海港2013年至2022年间集装箱吞吐量变化特征进行量化分析,使用时间序列研究方法对上海吞吐量发展趋势作出精准化预测。对时间序列的平稳性与模型合理性进行进一步验证,减少时间序列历史数据非线性、非平稳性特点产生的预测误差,提升港口吞吐量预测的准确性和科学性,为实现生产效率与资金投入的科学化统筹提供基础数据支撑。

基于改进灰色马尔可夫的港口货物吞吐量预测研究

为了提高港口货物吞吐量的预测精度,以宁波舟山港为例对灰色马尔可夫组合预测模型进行了优化研究。首先,用中国统计年鉴中宁波舟山港货物吞吐量的历年数据建立灰色GM(1,1)模型;其次,对模拟误差值用一阶马尔可夫链进行修正并确定误差的转移状态,建立复合灰色马尔可夫预测模型;最后,用粒子群算法对该复合模型进行迭代寻优并优化改进,使模型能够根据实际情况对每个灰区间分别进行分析计算,并实时动态更新其区间参数;最终,提高改进后的模型误差精度。结果表明,用粒子群算法改进的灰色马尔可夫模型误差均值下降了37%,预测值与实际值的拟合度更高,预测结果更符合实际情况。

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。

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。

基于灰色预测法的北海港口货物吞吐量研究

为了促使海上运输货运量的预测更为精准有效,提高经济效益和社会效益。文章通过构建北海港口货物吞吐量的GM(1,1)模型,分析2015-2019年的数据,从而对2020年~2024年港口货物吞吐量做出了预测,并根据预测结果为北海港物流发展提供了建议,可以在一定程度上为北海市政府部门制定港口未来发展计划提供一定的理论依据。

大连港货物流量预测研究

建立了RBF神经网络—Monte Carlo货物吞吐量预测模型,利用大连港货物吞吐量的历史数据,对2006-2010年以及2020年的大连港货物吞吐量进行预测.以RBF神经网络的预测为基础,利用Monte Carlo仿真方法对大连港货物吞吐量的预测结果进行可信度分析.得到了预测结果区间以及预测结果在每个区间上出现的概率.文章证明了神经网络-Monte Carlo预测模型在吞吐量预测领域中的可行性,而且预测结果为大连建设东北亚航运中心提供了参考依据.