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1.
为更准确地预测港口集装箱吞吐量,以灰色马尔科夫模型为基础,建立一种优化的灰色马尔科夫动态模型。根据上海港集装箱吞吐量历史数据建立GM(1,1)预测模型。引入无偏灰色预测理论对GM(1,1)预测模型进行优化。构造等维信息模型,及时更新预测使用的数据以形成动态预测。利用马尔科夫理论对优化后的GM(1,1)预测残差值进行修正,得出上海港集装箱吞吐量的预测值。研究结果表明,与传统灰色马尔科夫模型相比,优化的灰色马尔科夫动态模型预测精度提高了37.03%,预测值拟合曲线更加贴近实际值曲线,预测结果有更高的可信度,为上海港集装箱吞吐量预测提供了一种新的方法。 相似文献
2.
林安东 《上海海事大学学报》2000,21(3)
介绍了基于误差绝对值之加权和最小的组合预测模型 ,并应用灰色预测法和三次指数平滑预测法两种单项预测法建立上海港集装箱吞吐量的组合预测模型 ,并运用此模型对 2 0 0 0～ 2 0 0 1年上海港集装箱吞吐量进行了预测 相似文献
3.
黄维忠 《上海海事大学学报》2001,22(2):45-48
针对以往文献中港口集装箱吞吐量的预测结果与实际值差距大的现象，提出用因果模型预测与动态补偿相结合的动态预测方法预测港口集装箱吞吐量，并将此方法用于对上海港集装箱吞吐量的预测，取得了较好的效果，为集装箱吞吐量的预测提供了一条较为可靠且实用的途径。 相似文献
4.
运用灰色预测法预测上海港未来3年的集装箱吞吐量.根据上海港集装箱码头的具体情况计算其通过能力,再通过产能利用率指标判断上海港集装箱码头是否面临产能过剩的问题.结果表明,上海港集装箱码头不存在产能过剩问题.最后提出在现有码头设施条件下提高产能的建议. 相似文献
5.
基于NARX神经网络的港口集装箱吞吐量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
为对港口集装箱吞吐量进行科学预测,采用带外生变量的非线性自回归(NARX)模型对上海港的集装箱吞吐量进行预测.通过主成分分析法对港口吞吐量影响因子进行相关性分析,将筛选出的GDP作为外部输入因子引入NARX模型.实证分析发现,引入GDP的NARX神经网络模型对具有非线性特征的集装箱吞吐量数据有良好的映射逼近性.训练后的网络误差小且拟合度高,具有良好的泛化能力,预测性能较好. 相似文献
6.
为对港口吞吐量进行科学预测,在最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)基础上,引入灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)和二阶振荡粒子群优化(Two-Order Oscillating Particle Swarm Optimization,TOOPSO),提出一种新的GRA-TOOPSO-LSSVM算法预测港口吞吐量.采用GRA法筛选出对上海港吞吐量有重大影响的因素,并将其作为LSSVM的输入变量;采用TOOPSO法对LSSVM的参数进行寻优;运用LSSVM非线性映射的优势对上海港吞吐量进行预测.在上海港吞吐量实证研究的过程中,GRA-TOOPSO-LSSVM算法与TOOPSOLSSVM和基于交叉验证的LSSVM算法进行对比分析.研究结果表明,GRA-TOOPSO-LSSVM算法具有更好的预测精度和收敛速度,为港口吞吐量预测的研究提供了一种新的方法. 相似文献
7.
针对一类具有时间序列特性的数据,构造一种基于径向基函数（ＲＢＦ） 神经网络的预测模型,并将该模型应用于上海港集装箱吞吐量的预测。 相似文献
8.
《滁州职业技术学院学报》2020,(3)
上海港是全球第一大港,连续十年集装箱吞吐量保持全球第一,其运输吞吐能力的升级换代是上海国际航运中心建设的重要目标。随着国内外经济环境的变化和不确定性的增加,上海港如何进一步适应国家战略需求和国际环境变化,对集装箱吞吐量进行科学预测,及时化解瓶颈和风险,是港口发展的重要战略目标。上海港要严格疫情防控,全面复工复产;推进重大项目建设,深化发展战略;做精企业管理,推动科技创新;借助自由贸易港,发展航运金融业;打造航运服务产业链,建设高端航运服务市场;加强党的领导,引领港口持续发展。 相似文献
9.
港口吞吐量的预测受众多因素的影响,如何确定影响港口吞吐量的典型因素,是预测的关键问题之一。为解决此关键问题,先对港口吞吐量影响因素进行分析,再用系统聚类法确定其中的典型因素。以典型因素作为自变量,应用多元线性回归分析法建立港口吞吐量的典型因素预测模型。对厦门港集装箱吞吐量的预测结果表明,该模型有较高的拟合度和预测精度。 相似文献
10.
为解决我国内陆地区集装箱出口中存在的主要问题,针对上海港、天津港和深圳港等3大港口,分析我国沿海港口的现状,运用模糊综合评价法确定其定性因素;建立集装箱出口中转港选择整数规划数学模型;对中转港的竞争力进行比较.计算表明,在目前状态下,选择中转港最重要的决定因素是集装箱来源地到中转港的内陆运输费用. 相似文献
11.
为研究中国集装箱港口在全球班轮运输网络中的重要性与地位，采用排名前30的班轮公司的航线数据，以全球992个港口为节点、港口间的联系为边，基于港口间联系紧密度对边进行加权，构建全球班轮运输加权网络。基于复杂网络理论，分别从港口节点的网络结构重要性、区位重要性和经济重要性3个方面，更加客观全面地衡量中国集装箱港口在全球班轮运输网络中的重要程度。结果显示，中国集装箱港口体系在全球范围内具有一定的网络拓扑结构地位，上海港、香港港、宁波舟山港、天津港、深圳港、青岛港、大连港和广州港具有较好的地理位置条件，上海港、香港港、宁波舟山港和深圳港具有较大的经济重要性。研究表明，具有较好的网络拓扑结构地位的中国集装箱港口体系也会具有区位优势，且对全球范围内其他海运区域经济发展具有重要作用。 相似文献
12.
基于轴辐式网络的长江集装箱航运枢纽港选择 总被引：1，自引：0，他引：1
于风义 《上海海事大学学报》2017,38(3):47-51
为解决目前长江集装箱运输组织模式不符合"大船配大线,小船配小线"的问题,通过调查长江集装箱运输现状,综合考虑航线、船型、运量和服务频率等因素,提出集装箱运输轴辐式网络模型。模型以总成本最小为目标,最终选取武汉港为枢纽港,即以武汉港—上海洋山港为轴,其他各港口到武汉港为辐。研究结果表明,较传统运输组织方式而言,新的轴辐式网络运输组织方式广义总成本(包括运输成本和时间成本)节约15%,具有良好的经济效益。 相似文献
13.
为实现起重机节能环保和延长电池组的寿命,以电池的剩余容量作为集装箱龙门起重机能源系统健康状态的评价标准,建立BP神经网络和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)两种电池剩余容量预测模型。分别采用梯度下降算法和标准粒子群优化算法对两种预测模型中的参数进行优化。利用训练好的模型进行电池剩余容量预测。将两种模型的预测值与实测值进行对比分析,结果表明这两种模型都具有高的预测精度,而LSSVM模型是更合适的预测模型。 相似文献
14.
鉴于即期客户较难准确预测，传统的舱位分配存在着很大的不确定性，综合运用市场细分和收益管理的方法，考虑空箱调运问题，围绕即期客户和合同客户这两大客户群建立航运电商环境下两艘对开班轮的舱位分配优化模型.以中日韩航线为例,计算为即期客户和合同客户预留的舱位数；根据在航运电商环境下预测值与实际值差距缩小的特征，分析传统环境下与航运电商环境下集装箱班轮舱位分配方案的差异.在航运电商环境下计算所得的总收益大于传统环境下的总收益，显示该优化模型的有效性和电商平台的优越性.结论如下：航运电商的发展能有效提高班轮公司收益；电商平台下的舱位分配趋势使预测精度大大提高，预留的舱位数与实际到达的客户需求出入较小；电商客户在航运电商环境下会得到大力发展，合同客户的数量会逐渐下降. 相似文献