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基于CPSO算法改进GM-Markov模型的港口货物吞吐量预测
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作者 陈丹涌 王俞亮 +1 位作者 曾枫泓 吴承禧 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期108-115,共8页
针对广东揭阳港惠来港区货物吞吐量的非线性动态预测需求,提出一种基于混沌粒子群优化的GM-Markov组合预测模型。通过集成灰色GM(1,1)模型与Markov链的优势,采用Logistic映射实现粒子群参数与状态区间的混沌初始化,构建具有动态适应能... 针对广东揭阳港惠来港区货物吞吐量的非线性动态预测需求,提出一种基于混沌粒子群优化的GM-Markov组合预测模型。通过集成灰色GM(1,1)模型与Markov链的优势,采用Logistic映射实现粒子群参数与状态区间的混沌初始化,构建具有动态适应能力的预测框架;改进后的模型通过状态空间划分与独立概率转移矩阵计算,有效验证了港区2007—2022年吞吐量数据的随机波动特征。研究结果表明:优化模型将平均绝对百分比误差下降至8.06%,较传统方法显著提升了预测精度与稳定性,验证了该模型在动态系统预测中的工程适用性。 展开更多
关键词 交通运输工程 灰色马尔可夫理论 混沌粒子群优化算法 惠来港区 货物吞吐量预测
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基于SSA-BP神经网络的港口吞吐量预测 被引量:1
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作者 李杨 张晓燕 +1 位作者 何允文 邹文杰 《中国航海》 北大核心 2025年第S1期260-266,共7页
针对港口吞吐量预测时的不平稳性与非线性特征,提高港口吞吐量预测的准确性。采用麻雀搜索算法(SSA)优化反向传播(BP)神经网络,基于SSA-BP神经网络模型,解决BP神经网络收敛速度慢、精度小、容易陷入局部最优等问题,并用于港口吞吐量预... 针对港口吞吐量预测时的不平稳性与非线性特征,提高港口吞吐量预测的准确性。采用麻雀搜索算法(SSA)优化反向传播(BP)神经网络,基于SSA-BP神经网络模型,解决BP神经网络收敛速度慢、精度小、容易陷入局部最优等问题,并用于港口吞吐量预测。选取了2000—2021年厦门港吞吐量以及直接经济腹地相关数据进行训练仿真,并将该模型与BP神经网络、粒子群优化(PSO)-BP神经网络、鲸鱼优化算法(WOA)-BP神经网络三种模型进行预测性能比较。研究结果表明:SSA-BP神经网络在港口吞吐量预测方面具有较高的准确性和稳定性,其最大相对百分比误差绝对值为1.95%,最小值为0.11%,预测误差可以控制在2%以下,且相较于其他三种模型,其各评价指标均更优,收敛速度也更快。 展开更多
关键词 港口吞吐量 麻雀搜索算法 BP神经网络
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基于国际航运大数据的新加坡港集装箱吞吐量复杂预测模型的研究 被引量:2
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作者 童晧耘 冯扬文 徐晓炜 《中国水运》 2025年第2期17-19,共3页
新加坡港是作为全球首屈一指的枢纽港,已成为宁波舟山港深度对标的对象,通过搭建吞吐量预测模型有助于在一定程度上提前预判新加坡港集装箱吞吐量的变化走势,并及时调整运营策略。本研究充分整理收集新加坡港多项关键运营指标数据,采用... 新加坡港是作为全球首屈一指的枢纽港,已成为宁波舟山港深度对标的对象,通过搭建吞吐量预测模型有助于在一定程度上提前预判新加坡港集装箱吞吐量的变化走势,并及时调整运营策略。本研究充分整理收集新加坡港多项关键运营指标数据,采用随机森林和时间序列分析等多种统计模型并应用R语言和SAS语言进行模型搭建及预测分析。研究表明:时间序列分析模型在预测新加坡港口集装箱吞吐量上显示出了极高的准确度,线性回归模型在揭示新加坡GDP与新加坡港口年吞吐量的极高正相关性上显示出了较高的适配度,证明了新加坡GDP是新加坡港口吞吐量的重要影响因素。 展开更多
关键词 新加坡港 集装箱吞吐量 随机森林 时间序列分析 线性回归模型 港口运营 经济指标
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基于系统动力学的港口吞吐量预测模型 被引量:24
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作者 许长新 严以新 张萍 《水运工程》 北大核心 2006年第5期26-28,40,共4页
将系统动力学方法应用于港口吞吐量预测模型,考虑了各种主要因素对港口吞吐量的影响,较好地解决了港口吞吐量预测方法中考虑系统因素较少的问题以及经济、社会发展水平的不确定性等影响港口吞吐量预测所产生的误差问题。采用宁波市港口... 将系统动力学方法应用于港口吞吐量预测模型,考虑了各种主要因素对港口吞吐量的影响,较好地解决了港口吞吐量预测方法中考虑系统因素较少的问题以及经济、社会发展水平的不确定性等影响港口吞吐量预测所产生的误差问题。采用宁波市港口各相关统计数据对模型进行了仿真和验证,结果证明该模型有效、可行。 展开更多
关键词 港口吞吐量 系统动力学 模型预测
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季节性变动影响下的上海港集装箱吞吐量预测 被引量:11
5
作者 杜刚 刘娅楠 《华东师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期234-239,共6页
港口吞吐量精准预测对于每一个港口的成功经营和有效决策都十分重要.季节性波动经常会影响港口吞吐量,为了更为准确地预测上海港口集装箱吞吐量,本文选取2007年至2012年上海港母港集装箱吞吐量的月度数据,并对于港口集装箱吞吐量的月度... 港口吞吐量精准预测对于每一个港口的成功经营和有效决策都十分重要.季节性波动经常会影响港口吞吐量,为了更为准确地预测上海港口集装箱吞吐量,本文选取2007年至2012年上海港母港集装箱吞吐量的月度数据,并对于港口集装箱吞吐量的月度数据中出现的季节性波动进行了处理,采用季节时间序列模型对其进行预测.为了说明方法的有效性,以同样的数据,使用整自回归移动平均模型对上海港集装箱吞吐量进行预测.两种方法预测结果进行对比发现,利用季节时间序列模型对港口集装箱吞吐量季节性进行处理,能够提高港口集装箱吞吐量的预测精度. 展开更多
关键词 单整自回归移动平均模型 季节时间序列模型 港口集装箱吞吐量 预测
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三次指数平滑法预测大连港货物吞吐量 被引量:17
6
作者 阎善郁 李丰岩 荣文竽 《大连交通大学学报》 CAS 2009年第2期44-47,共4页
根据大连港近年的货物吞吐量数据分析,发现大连港货物吞吐量与时间呈二次曲线变化趋势,分析各种预测方法的特点及适用范围,选择三次指数平滑法,根据1996~2007年历史数据,对今后三年的大连港货物吞吐量进行预测,得出到2010年,大... 根据大连港近年的货物吞吐量数据分析,发现大连港货物吞吐量与时间呈二次曲线变化趋势,分析各种预测方法的特点及适用范围,选择三次指数平滑法,根据1996~2007年历史数据,对今后三年的大连港货物吞吐量进行预测,得出到2010年,大连港货物吞吐量将达到2.8亿吨,超出规划数值.建议加快大连港基础设施建设,完善集疏运体系,以应对大连港货物吞吐量的快速增长. 展开更多
关键词 港口 吞吐量 预测 三次指数平滑
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基于灰色马尔可夫模型的港口货物吞吐量预测研究
7
作者 刘晗雨 张昭俊 《陇东学院学报》 2025年第4期81-86,共6页
我国港口物流业有着非常广阔的发展前景和潜在的市场空间,对港口的货物吞吐量进行预测和分析是港口物流发展规划的重要前提和依据。以青岛港为例,选取2010-2021年青岛港港口货物吞吐量为研究样本,首先建立基于灰色GM(1,1)模型进行预测,... 我国港口物流业有着非常广阔的发展前景和潜在的市场空间,对港口的货物吞吐量进行预测和分析是港口物流发展规划的重要前提和依据。以青岛港为例,选取2010-2021年青岛港港口货物吞吐量为研究样本,首先建立基于灰色GM(1,1)模型进行预测,并对预测结果进行检验,后将灰色预测结果结合马尔可夫链进行改进修正,研究结果表明组合预测方法比单一预测方法的误差更小,精度更高,这种组合预测方法为港口物流需求提供了一种有效的建模方法与预测手段。最后预测出青岛港未来五年港口货物吞吐量将持续保持稳定增长的态势,为青岛港的物流规划以及政策制定提供依据。 展开更多
关键词 港口物流 需求预测 GM(1 1)模型 马尔可夫链 青岛港
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供应链数据挖掘下港口集装箱吞吐量预测方法
8
作者 初怡秀 沈徐和 鲍梦竹 《办公自动化》 2025年第13期111-113,共3页
现有的港口集装箱吞吐量预测方法不能充分挖掘港口运营数据间的潜在关系,导致吞吐量预测结果准确率较低。基于上述背景,文章研究供应链数据挖掘下港口集装箱吞吐量预测方法。该方法首先通过整合多源供应链数据,识别出集装箱吞吐量的趋... 现有的港口集装箱吞吐量预测方法不能充分挖掘港口运营数据间的潜在关系,导致吞吐量预测结果准确率较低。基于上述背景,文章研究供应链数据挖掘下港口集装箱吞吐量预测方法。该方法首先通过整合多源供应链数据,识别出集装箱吞吐量的趋势特征。基于识别出的趋势特征构建特征矩阵,利用随机森林算法预测集装箱吞吐量。最后对预测结果进行残差修正优化,从而实现集装箱吞吐量高精度预测。实验结果表明,相比于其他三种对比方法,该方法的平均绝对误差最低,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 供应链数据挖掘 港口集装箱 吞吐量预测 随机森林算法 残差修正
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基于MATLAB的ANFIS网络在水运货运量预测中的应用 被引量:4
9
作者 王宇 刘小健 董元胜 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 北大核心 2004年第4期501-503,共3页
阐述了自适应模糊推理系统 ( Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)网络 ,提出了水运货运量预测的 ANFIS网络预测模型 .以 MATLAB为工具 ,以 1 985~ 2 0 0 1年我国水运货运量为训练样本 ;2 0 0 2年我国水运货运量为... 阐述了自适应模糊推理系统 ( Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)网络 ,提出了水运货运量预测的 ANFIS网络预测模型 .以 MATLAB为工具 ,以 1 985~ 2 0 0 1年我国水运货运量为训练样本 ;2 0 0 2年我国水运货运量为校验样本 ,对网络进行训练后 ,预测了 2 0 0 3~2 0 1 0年我国水运货运量 .估算结果表明 ,同 BP神经网络模型相比 ,此模型具有更高的准确性 . 展开更多
关键词 神经网络 模糊 MATLAB 预测模型
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港口集装箱吞吐量影响因素研究 被引量:22
10
作者 陈涛焘 高琴 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 CAS 2008年第6期991-994,1003,共5页
针对港口集装箱吞吐量预测中重要指标难以选取的问题,从可能影响港口集装箱吞吐量的因素出发,采用主成分分析法,提取最关键影响因素。分别选取我国三大区域中的上海港、青岛港和广州港进行实证分析。这些影响指标的提取,将为三大区域构... 针对港口集装箱吞吐量预测中重要指标难以选取的问题,从可能影响港口集装箱吞吐量的因素出发,采用主成分分析法,提取最关键影响因素。分别选取我国三大区域中的上海港、青岛港和广州港进行实证分析。这些影响指标的提取,将为三大区域构建港口集装箱吞吐量预测模型提供重要参考。 展开更多
关键词 港口集装箱吞吐量 主成分分析 影响因素
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基于UTA^(GMS)方法的内河港口竞争力排序 被引量:3
11
作者 段雪妍 余思勤 +1 位作者 王效俐 范琛 《上海海事大学学报》 北大核心 2015年第1期6-11,共6页
为全面地进行内河港口竞争力排序问题研究,采用UTAGMS方法并结合极限排序分析(Extreme Ranking Analysis,ERA)和蒙特卡洛仿真法,对我国长江干线16个内河港口竞争力进行实证分析,给出每个港口的最好排名和最差排名以及全部港口的参考全序... 为全面地进行内河港口竞争力排序问题研究,采用UTAGMS方法并结合极限排序分析(Extreme Ranking Analysis,ERA)和蒙特卡洛仿真法,对我国长江干线16个内河港口竞争力进行实证分析,给出每个港口的最好排名和最差排名以及全部港口的参考全序.根据结果给出提升我国内河港口竞争力的建议.该方法既可为我国内河港口决策提供依据,也可为相关研究开拓思路. 展开更多
关键词 UTAGMS 内河港口 竞争力 排序
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利用回归预测技术进行港口吞吐量预测的方法研究 被引量:12
12
作者 黄荣富 李霞明 顾宏余 《水运工程》 北大核心 2004年第4期12-14,共3页
以某港口近15年的货物吞吐量作为原始数据,采用回归分析技术,建立回归预测模型,得到预测结果,为港口的发展战略研究提供一定的技术支持。
关键词 回归预测技术 吞吐量 模型检验
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港口吞吐量计量预测分析 被引量:7
13
作者 杨靳 邵哲平 《中国航海》 CSCD 北大核心 2005年第3期54-56,23,共4页
通过应用国际航运的派生需求理论和计量经济分析方法,采用计量经济学中时间趋势、对数等变量分析手段,新设计了一个能精确预测港口吞吐量的经济计量方程。通过使用该计量方程,并引用厦门港吞吐量历年数据,采用两种不同的计量技术方法对... 通过应用国际航运的派生需求理论和计量经济分析方法,采用计量经济学中时间趋势、对数等变量分析手段,新设计了一个能精确预测港口吞吐量的经济计量方程。通过使用该计量方程,并引用厦门港吞吐量历年数据,采用两种不同的计量技术方法对厦门港2005~2008年的集装箱吞吐量进行预测,两种方法的预测结果差异很小。论文同时对两种预测方法获得的预测结果进行了误差分析,并计算出误差结果。 展开更多
关键词 水路运输 港口吞吐量 预测分析 派生需求
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基于最优组合预测模型的港口集装箱吞吐量预测 被引量:4
14
作者 童明荣 薛恒新 林琳 《技术经济》 2006年第12期82-84,92,共4页
根据港口集装箱吞吐量非线性增长等特点,建立了三次指数平滑预测模型、灰色系统预测模型及BP神经网络预测模型等单项预测模型。鉴于单项预测模型的局限性,提出了以测试数据的预测误差绝对值加权和最小为最优化准则的最优组合预测模型,... 根据港口集装箱吞吐量非线性增长等特点,建立了三次指数平滑预测模型、灰色系统预测模型及BP神经网络预测模型等单项预测模型。鉴于单项预测模型的局限性,提出了以测试数据的预测误差绝对值加权和最小为最优化准则的最优组合预测模型,采用线性规划的方法确定最优组合的权系数。最后,给出一个实例进行应用和分析。 展开更多
关键词 组合预测 指数平滑预测 灰色预测 BP神经网络 集装箱吞吐量
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改进的灰色预测模型在过坝货运量预测中的应用 被引量:5
15
作者 张绪进 母德伟 韩涛 《水运工程》 北大核心 2009年第6期4-7,共4页
通过某些数学处理方法,从建模机理上着手对GM(1,1)模型进行改进,减小由于建模方法上的缺陷所造成的固有误差。改进后的模型较传统模型灵活性大、预测精度高,大大提高了GM(1,1)模型的适用范围。通过实例探讨了GM(1,1)改进模型在货运量预... 通过某些数学处理方法,从建模机理上着手对GM(1,1)模型进行改进,减小由于建模方法上的缺陷所造成的固有误差。改进后的模型较传统模型灵活性大、预测精度高,大大提高了GM(1,1)模型的适用范围。通过实例探讨了GM(1,1)改进模型在货运量预测中的应用,同时也验证了改进方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 MATLAB 灰色系统 GM(1 1)模型 改进 水运量
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港口吞吐量预测的动态平滑参数新模型 被引量:4
16
作者 黄洪琼 王天真 《中国航海》 CSCD 北大核心 2006年第4期86-89,共4页
港口吞吐量预测是港口总体布局规划中重要的前期工作。将最优梯度算法应用于指数平滑模型,通过构造优选并自动生成的最佳平滑参数,使模型得以优化,增强了指数平滑模型对时间序列的适应能力。较好地解决了指数平滑预测中,平滑参数靠检验... 港口吞吐量预测是港口总体布局规划中重要的前期工作。将最优梯度算法应用于指数平滑模型,通过构造优选并自动生成的最佳平滑参数,使模型得以优化,增强了指数平滑模型对时间序列的适应能力。较好地解决了指数平滑预测中,平滑参数靠检验确定且为静态,平滑初值难以确定并导致预测偏差等问题。以上海港口为例,与其它指数平滑预测算法比较,验证了该算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 水路运输 港口吞吐量 预测 平滑参数 最优梯度
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基于Elman神经网络的港口货物吞吐量预测 被引量:25
17
作者 李广儒 朱庆辉 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期8-12,共5页
为提高港口货物吞吐量的预测精度,进而为港口建设提供数据支持,引入具有处理动态信息能力的Elman神经网络。将Elman神经网络应用于宁波舟山港的货物吞吐量预测,采用前6个月数据递归预测后一个月数据的方式构建时间序列数据,同时与BP神... 为提高港口货物吞吐量的预测精度,进而为港口建设提供数据支持,引入具有处理动态信息能力的Elman神经网络。将Elman神经网络应用于宁波舟山港的货物吞吐量预测,采用前6个月数据递归预测后一个月数据的方式构建时间序列数据,同时与BP神经网络以及RBF神经网络的预测结果进行分析比较。结果表明:在港口货物吞吐量预测方面,相比于BP神经网络以及RBF神经网络,Elman神经网络更能适应吞吐量数据随时间变化的特性,其预测值更接近实际值,其预测性能更优,且更能体现港口实际状态。 展开更多
关键词 交通运输工程 港口 货物吞吐量 ELMAN神经网络 预测 动态学习
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基于Adaboost的改进Elman神经网络港口吞吐量预测方法 被引量:15
18
作者 李广儒 张新 朱庆辉 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1-5,共5页
为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于Adaboost算法改进的Elman神经网络预测模型,进行吞吐量的预测。首先对Elman神经网络进行多次训练和迭代,然后将每个Elman神经网络作为弱预测器,基于Adaboost算法将多个弱预测器加权组合,形成Elman-A... 为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于Adaboost算法改进的Elman神经网络预测模型,进行吞吐量的预测。首先对Elman神经网络进行多次训练和迭代,然后将每个Elman神经网络作为弱预测器,基于Adaboost算法将多个弱预测器加权组合,形成Elman-Adaboost强预测器模型。经过Adaboost算法优化的强预测器对误差较大的数据样本有更强的识别能力,可以实现对数据的动态增强学习。以宁波-舟山港2011—2017年的港口吞吐量数据为样本进行仿真,分别使用BP神经网络、Elman神经网络、BP-Adaboost神经网络以及Elman-Adaboost神经网络进行预测,比较四种模型的预测精度。研究结果表明:Elman-Adaboost强预测器模型用于港口吞吐量的预测,预测结果的相对误差最大值1.91%,最小值0.06%,可以将预测误差控制在2%以下,数据拟合效果更好预测精度更高,可以作为港口吞吐量预测的一种方法。 展开更多
关键词 交通运输工程 港口吞吐量 ADABOOST算法 ELMAN神经网络 动态预测
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基于多变量LSTM模型的青岛港集装箱吞吐量预测 被引量:10
19
作者 王凤武 张晓博 +1 位作者 吉哲 王乐 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期54-61,共8页
为了更加科学准确地对港口集装箱吞吐量进行预测,以深度学习方法中的长短时记忆网络(LSTM)模型为基础,建立一种多变量输入的LSTM模型。首先使用系统聚类法对青岛港集装箱吞吐量的多种影响因素进行聚类分析,根据普尔逊(Pearson)相关系数... 为了更加科学准确地对港口集装箱吞吐量进行预测,以深度学习方法中的长短时记忆网络(LSTM)模型为基础,建立一种多变量输入的LSTM模型。首先使用系统聚类法对青岛港集装箱吞吐量的多种影响因素进行聚类分析,根据普尔逊(Pearson)相关系数计算值选取典型影响因素,其次结合历史集装箱吞吐量数据作为多变量输入到模型中进行预测,并将预测结果与单变量LSTM模型和传统预测模型(ARIMA模型)的预测结果进行比较。结果表明:使用影响因素及历史吞吐量数据作为多变量输入的LSTM模型预测误差减小,平均绝对百分比误差(MAPE)降低到4.170%,均方根误差(RMSE)降低到7.736,预测值更加精确。该模型提高了预测的科学性与准确性,促进深度学习技术在港口集装箱吞吐量预测方面的应用,可为港口的合理决策与规划提供参考。 展开更多
关键词 交通运输工程 水路运输 系统聚类 多变量 LSTM模型 青岛港 集装箱吞吐量预测
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基于熵权法的内河运输供给评价研究 被引量:6
20
作者 蒋惠园 王皓 《水运工程》 北大核心 2008年第6期1-6,共6页
内河运输是综合运输网中重要的组成部分,为社会经济发展作出了巨大的贡献,因此,对内河运输供给评价体系及方法的研究具有重要的意义。文章建立了内河运输供给评价指标体系,介绍改进的熵权法的原理及具体的评价步骤,结合某省实际情况,通... 内河运输是综合运输网中重要的组成部分,为社会经济发展作出了巨大的贡献,因此,对内河运输供给评价体系及方法的研究具有重要的意义。文章建立了内河运输供给评价指标体系,介绍改进的熵权法的原理及具体的评价步骤,结合某省实际情况,通过实证分析,揭示了内河运输优越性,为该省内河运输的合理定位奠定了理论基础,同时为今后内河运输的评价提供重要依据和参考。 展开更多
关键词 熵权法 内河运输 评价指标体系
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