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基于正弦和的GM(1,1)幂模型在港口吞吐量预测中的应用
被引量:
5
1
作者
黄跃华
陈小龙
王亚辉
《上海海事大学学报》
北大核心
2019年第3期69-73,共5页
为有效预测具有振荡性质的港口吞吐量,提出基于正弦和的GM(1,1)幂模型(称为正弦和修正模型)。首先通过原始序列建立指数优化的GM(1,1)幂模型以描述总体趋势,然后利用正弦和描述残差中包含的周期性振荡规律,建立正弦和修正模型。利用该...
为有效预测具有振荡性质的港口吞吐量,提出基于正弦和的GM(1,1)幂模型(称为正弦和修正模型)。首先通过原始序列建立指数优化的GM(1,1)幂模型以描述总体趋势,然后利用正弦和描述残差中包含的周期性振荡规律,建立正弦和修正模型。利用该模型对广州港吞吐量进行预测,结果表明:该模型能够较好地描述具有周期振荡特征的港口吞吐量时间序列数据,预测精度都显著优于线性回归模型、GM(1,1)和指数优化的GM(1,1)幂模型,可将该模型用于具有振荡性质的吞吐量预测中。
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关键词
吞吐量预测
灰色系统
GM(1
1)幂模型
振荡数据序列
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职称材料
题名
基于正弦和的GM(1,1)幂模型在港口吞吐量预测中的应用
被引量:
5
1
作者
黄跃华
陈小龙
王亚辉
机构
天津海运职业学院航海系
大唐电力燃料有限公司业务部
北海航保中心航标处
出处
《上海海事大学学报》
北大核心
2019年第3期69-73,共5页
文摘
为有效预测具有振荡性质的港口吞吐量,提出基于正弦和的GM(1,1)幂模型(称为正弦和修正模型)。首先通过原始序列建立指数优化的GM(1,1)幂模型以描述总体趋势,然后利用正弦和描述残差中包含的周期性振荡规律,建立正弦和修正模型。利用该模型对广州港吞吐量进行预测,结果表明:该模型能够较好地描述具有周期振荡特征的港口吞吐量时间序列数据,预测精度都显著优于线性回归模型、GM(1,1)和指数优化的GM(1,1)幂模型,可将该模型用于具有振荡性质的吞吐量预测中。
关键词
吞吐量预测
灰色系统
GM(1
1)幂模型
振荡数据序列
Keywords
throughput prediction
grey system
GM(1,1)power model
oscillation datasequence
分类号
U691.71 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于正弦和的GM(1,1)幂模型在港口吞吐量预测中的应用
黄跃华
陈小龙
王亚辉
《上海海事大学学报》
北大核心
2019
5
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