基于鲸鱼优化算法的港口吞吐量预测及其模糊评价

发布时间：2020-08-02 15:09

【摘要】：在全球经济快速发展的今天,一个国家的经济繁荣和港口的运输能力息息相关,而港口的规划建设、生产能力和资金投入等都和集装箱吞吐量的预测有很大的联系。现有的港口集装箱吞吐量预测多为传统的回归、时间序列方法,组合模型在很大程度上能够提高预测的准确率。因此,本文提出了一个预测加评价的混合模型,集合了变分模态分解(VMD)、相空间重构(PSR)、鲸鱼优化算法(WOA)、支持向量回归(SVR)以及模糊评价。首先,利用VMD对原始数据预处理,利用基于C-C法的PSR来决定预测的输入形式;其次,利用WOA对SVR的c,g参数进行优化,并利用该模型进行预测;最后,利用模糊综合评价将真实值和预测结果进行对比,以评价提出的混合模型的预测准确度。将本文提出的混合模型运用于2001.1~2017.1上海港港口集装箱吞吐量月度数据中,研究结果显示,本文提出的混合模型能明显的减小误差。
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U652.14
【图文】：

基于预测加评价混合模型的整体框架图

通过图形显示出来，如图 1-1。图 4-3 中，绿色折线为原始数据，从图中可以看出，与原始数据相比，提出的混合模型 VMD- PSR- WOA- SVR 的预测效果比其他三个基准模型的要好很多，预测出来的结果与原始的真实数据非常相近。表 4-3 各个模型对比结果混合模型 MSE MAE MAPE NMSE FVD CDFRPSR-WOA-SVR 701.6757 19.6947 0.0707 0.0099 0.405 0.2963VMD-PSR-WOA-SVR 218.9919 14.1582 0.0451 0.003 0.8596 0.92EEMD-PSR-WOA-SVR 470.2291 18.5401 0.0654 0.0064 0.582 0.6481VMD-WOA-SVR 283.4167 14.8944 0.05 0.0034 0.7705 0.7222VMD-PSR-PSO-SVR 342.4817 16.4488 0.0566 0.004 0.7484 0.6604VMD-PSR-GSA-SVR 833.2298 25.8336 0.0879 0.012 0.6395 0.7547Elman 527.3027 17.4326 0.063 0.0075 0.4653 0.5763BP 607.4082 21.0513 0.0743 0.0082 0.5214 0.4746

图 4-4 不同优化算法下的混合模型预测效果对比图 4-4 中，原始数据的折线图为绿色线条，可以明显看出，红色折线，即所提出模型的折线图更接近于原始数据的折线图，预测效果较其他连个混合基准模型好。

【参考文献】

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本文编号：2778681