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基于支持向量机的大连港主要货种吞吐量预测研究
被引量：
7
1
作者
宋长利
靳廉洁
+1 位作者
关峰
林木西
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期752-756,共5页
为建立适合港口典型货种煤炭、油品、集装箱吞吐量的数据模型,实现精准预测港口吞吐量,本研究中结合直接和迭代预测模型的优点,构建了基于支持向量机模型的多步混合预测方法,并通过对大连港66个月吞吐量样本数据进行了实证分析。结果表...
为建立适合港口典型货种煤炭、油品、集装箱吞吐量的数据模型,实现精准预测港口吞吐量,本研究中结合直接和迭代预测模型的优点,构建了基于支持向量机模型的多步混合预测方法,并通过对大连港66个月吞吐量样本数据进行了实证分析。结果表明:利用建立的多步混合预测模型计算,煤炭、油品、集装箱的预测值与实际值的平均相对误差分别为5.7%、4.2%、2.8%;相关系数分别为95.5%、95.2%、98.2%。研究表明,本研究中构建的多步混合预测模型参数标定准确、预测精度较高,可为港口经营者掌握港口运转状态及经营决策提供技术支持,在港口多货种吞吐量指标预测中具有可行性。
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关键词
港口吞吐量
支持向量机
多步混合预测模型
实证分析
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题名
基于支持向量机的大连港主要货种吞吐量预测研究
被引量：
7
1
作者
宋长利
靳廉洁
关峰
林木西
机构
辽宁大学经济学院
交通运输部规划研究院水运所
沈阳建筑大学交通工程学院
出处
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期752-756,共5页
基金
沈阳市社科联项目(SYSK2019-07-31)
教育部哲学社会科学发展报告培养项目(11JBGP010)
文摘
为建立适合港口典型货种煤炭、油品、集装箱吞吐量的数据模型,实现精准预测港口吞吐量,本研究中结合直接和迭代预测模型的优点,构建了基于支持向量机模型的多步混合预测方法,并通过对大连港66个月吞吐量样本数据进行了实证分析。结果表明:利用建立的多步混合预测模型计算,煤炭、油品、集装箱的预测值与实际值的平均相对误差分别为5.7%、4.2%、2.8%;相关系数分别为95.5%、95.2%、98.2%。研究表明,本研究中构建的多步混合预测模型参数标定准确、预测精度较高,可为港口经营者掌握港口运转状态及经营决策提供技术支持,在港口多货种吞吐量指标预测中具有可行性。
关键词
港口吞吐量
支持向量机
多步混合预测模型
实证分析
Keywords
port throughput prediction
support vector machine
multi-step hybrid prediction model
empirical analysis
分类号
U652.1 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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出处
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被引量
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1
基于支持向量机的大连港主要货种吞吐量预测研究
宋长利
靳廉洁
关峰
林木西
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
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