组合预测模型在集装箱生成量预测中的应用研究

发布时间：2025-02-11 11:41

　　伴随着预测科学的发展,各种非线性预测方法成为经济领域预测研究的重点。但是,由于有些预测对象的复杂性、预测所需信息的不完备性以及对模型设定形式的敏感性,导致采用单个预测模型对其进行预测风险较大。为了分散预测的风险,根据事物发展规律选择合适的组合预测模型提高预测准确性,具有非常重要的作用和意义。本文旨在构建合适的组合预测模型对我国快速发展的区域集装箱生成量进行预测,为集装箱运输规划提供理论依据。 本文首先对预测理论和方法进行了综述;其次分析了影响集装箱生成量的国民经济发展状况、对外贸易发展水平、产业结构等宏观经济因素和外贸进出口额、集装箱适箱货率等微观影响因素,并在此基础上构建了集装箱生成量组合预测模型;最后以合肥地区集装箱生成量预测为实例,应用多元线性回归、灰色理论、BP神经网络、可拓聚类四个单项预测模型和组合预测模型分别对其进行预测,检验并分析各单项预测模型和组合预测模型的预测准确性。

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3BP神经网络预测值与实际值对比

檀笱?妒柯畚模?2009.[6]李宁.基于BP神经网络和果蝇算法的FPSO船体梁结构参数优化研究[D].中国石油大学（华东）硕士论文，2018.[7]卜富清.基于人工神经网络的图像识别和分类[D].成都理工大学硕士论文，2010.[8]王冰.企业内部知识转移绩效综合评价研究[D]....

图5-3GM（1，1）模型程序代码

(2)级比界区检验：查表，表明级比区在界区以内，原始数列可用于GM(1,1)预测。5.2.2GM(1,1)在MATLAB下建模灰色模型由于数据处理量较大，在MATLABA下编程能大大提供运算效率。本文以1999年—2007年合肥外贸集装箱生成量为样本，以2....

图2-1因果关系模型图

(4)由于受运输价格以及集装箱运输水平等诸多因素的制约，并非所有适集装箱运输的货物都可以充分利用集装箱进行运输。集装箱装箱率反映了在有适合装箱的货物中，实际进行集装箱运输的比率。其与集装箱运输水平关密切。在我国长江三角洲、珠江三角洲以及沿海省份等经济较发达的地区，应国际贸易运输的....

图2-2BP神经网络拓扑结构图

图2-2BP神经网络拓扑结构图按照BP算法的要求，这些神经元所用的激活函数必须是处处可导都使用S型函数。对一个神经元而言，它的网络输入可表示为：1122nnnet=xw+xw++xw式中12,,,nxxx为该神经元所接....

本文编号：4033210