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基于优化变分模态分解和核极限学习机的集装箱吞吐量预测
被引量：
1
1
作者
张丰婷
杨菊花
+1 位作者
任金荟
金坤
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第8期2333-2342,共10页
针对港口集装箱吞吐量数据的复杂性特征,提出基于优化变分模态分解(OVMD)和核极限学习机(KELM)的集装箱吞吐量短期混合预测模型。首先,用汉佩尔辨识法(HI)剔除原始时间序列中的异常值,并把预处理之后的序列通过OVMD分解为多个特征明显...
针对港口集装箱吞吐量数据的复杂性特征,提出基于优化变分模态分解(OVMD)和核极限学习机(KELM)的集装箱吞吐量短期混合预测模型。首先,用汉佩尔辨识法(HI)剔除原始时间序列中的异常值,并把预处理之后的序列通过OVMD分解为多个特征明显的子模态。然后,为提高预测效率,将分解后的子模态按照样本熵(SE)值的大小分成高频低幅、中频中幅和低频高幅三类;同时,借助KELM中携带的小波、高斯和线性核函数捕捉具有不同特征子模态的趋势。最后,把所有子模态的预测结果线性相加得到最终的预测结果。以深圳港的月度集装箱吞吐量数据为样本进行实验,所提模型的平均绝对误差(MAE)达到0.9149,平均绝对百分比误差(MAPE)达到0.199%,均方根误差(RMSE)达到7.8860,决定系数(R2)为0.9944。与四种对比模型相比,所提出的模型在预测精度和效率上都具有一定的优势,同时克服了传统互补集成经验模态分解(CEEMD)和集成经验模态分解(EEMD)中容易出现的模态混叠问题以及极限学习机(ELM)中存在过拟合等问题,具有一定的实际应用潜力。
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关键词
集装箱吞吐量
预测
样本熵
变分模态
分解
核极限学习机
分解集成预测模型
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职称材料
题名
基于优化变分模态分解和核极限学习机的集装箱吞吐量预测
被引量：
1
1
作者
张丰婷
杨菊花
任金荟
金坤
机构
兰州交通大学交通运输学院
中国铁路兰州局集团有限公司兰州货运中心安全生产部
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第8期2333-2342,共10页
基金
甘肃省自然科学基金资助项目(21JR7RA287)
甘肃省教育厅“双一流”科研重点项目(GSSYLXM-04)。
文摘
针对港口集装箱吞吐量数据的复杂性特征,提出基于优化变分模态分解(OVMD)和核极限学习机(KELM)的集装箱吞吐量短期混合预测模型。首先,用汉佩尔辨识法(HI)剔除原始时间序列中的异常值,并把预处理之后的序列通过OVMD分解为多个特征明显的子模态。然后,为提高预测效率,将分解后的子模态按照样本熵(SE)值的大小分成高频低幅、中频中幅和低频高幅三类;同时,借助KELM中携带的小波、高斯和线性核函数捕捉具有不同特征子模态的趋势。最后,把所有子模态的预测结果线性相加得到最终的预测结果。以深圳港的月度集装箱吞吐量数据为样本进行实验,所提模型的平均绝对误差(MAE)达到0.9149,平均绝对百分比误差(MAPE)达到0.199%,均方根误差(RMSE)达到7.8860,决定系数(R2)为0.9944。与四种对比模型相比,所提出的模型在预测精度和效率上都具有一定的优势,同时克服了传统互补集成经验模态分解(CEEMD)和集成经验模态分解(EEMD)中容易出现的模态混叠问题以及极限学习机(ELM)中存在过拟合等问题,具有一定的实际应用潜力。
关键词
集装箱吞吐量
预测
样本熵
变分模态
分解
核极限学习机
分解集成预测模型
Keywords
container throughput prediction
Sample Entropy(SE)
Variational Mode Decomposition(VMD)
Kernel Extreme Learning Machine(KELM)
decomposition-ensemble prediction model
分类号
U691.71 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于优化变分模态分解和核极限学习机的集装箱吞吐量预测
张丰婷
杨菊花
任金荟
金坤
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
1
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