基于动态集成算法的港口吞吐量时间序列预测

发布时间：2018-06-30 06:04

  本文选题：港口吞吐量 + 时间序列　； 参考：《计算机仿真》2014年06期

【摘要】：由于港口吞吐量受多因素影响,随机性强,采用传统单一模型对港口货物吞吐量进行预测往往难以取得精确预测效果。为解决上述问题,建立了可动态调整权重的组合预测模型,根据单一模型预测误差的变化,利用贝叶斯条件后验概率,解决在集成预测中对各单一模型的组合权重设置问题。通过对比多项预测性能评价指标,表明提出的动态集成预测算法预测精度高,体现了集成预测优于单一预测的优势,将为港口货物吞吐量的准确预测提供依据。
[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.
【作者单位】： 大连海事大学;
【基金】：国家社科基金(13CJL059) 国家自然科学基金(71271034) 辽宁省博士启动基金(20111033) 中央高校基本科研业务费专项(3132014220)
【分类号】：U691.71;TP18

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本文编号：2085234