本文選題：港口吞吐量 + 時(shí)間序列　； 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2014年06期

【摘要】：由于港口吞吐量受多因素影響,隨機(jī)性強(qiáng),采用傳統(tǒng)單一模型對港口貨物吞吐量進(jìn)行預(yù)測往往難以取得精確預(yù)測效果。為解決上述問題,建立了可動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重的組合預(yù)測模型,根據(jù)單一模型預(yù)測誤差的變化,利用貝葉斯條件后驗(yàn)概率,解決在集成預(yù)測中對各單一模型的組合權(quán)重設(shè)置問題。通過對比多項(xiàng)預(yù)測性能評(píng)價(jià)指標(biāo),表明提出的動(dòng)態(tài)集成預(yù)測算法預(yù)測精度高,體現(xiàn)了集成預(yù)測優(yōu)于單一預(yù)測的優(yōu)勢,將為港口貨物吞吐量的準(zhǔn)確預(yù)測提供依據(jù)。
[Abstract]:Because the port throughput is affected by many factors and has strong randomness, it is difficult to get accurate prediction effect by using the traditional single model to forecast port cargo throughput. In order to solve the above problems, a combination forecasting model with dynamically adjustable weights is established. According to the change of prediction error of single model, Bayesian posteriori probability is used to solve the problem of setting the combined weights of each single model in integrated prediction. By comparing several performance evaluation indexes, it is shown that the proposed dynamic integrated forecasting algorithm has high prediction accuracy, which shows that the integrated prediction is superior to the single prediction, and will provide the basis for the accurate prediction of port cargo throughput.
【作者單位】： 大連海事大學(xué);
【基金】：國家社科基金(13CJL059) 國家自然科學(xué)基金(71271034) 遼寧省博士啟動(dòng)基金(20111033) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)(3132014220)
【分類號(hào)】：U691.71;TP18

【相似文獻(xiàn)】

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3 封學(xué)軍;祁曉東;;基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的港口與區(qū)域經(jīng)濟(jì)和諧發(fā)展的機(jī)理研究——以福建省為案例[A];第四屆長三角科技論壇航運(yùn)分論壇暨2007年蘇浙閩滬航海學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)研討會(huì)論文匯編[C];2007年

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