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基于MPA-BPNN和ARIMA的港口货物吞吐量预测
1
作者
戴红伟
王博文
《上海海事大学学报》
北大核心
2025年第3期95-103,共9页
为提高港口货物吞吐量预测的准确性,分别构建由海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)优化的反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)预测模型(记为MPA-BPNN模型)和自回归综合移动平均(autoregressive integr...
为提高港口货物吞吐量预测的准确性,分别构建由海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)优化的反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)预测模型(记为MPA-BPNN模型)和自回归综合移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)预测模型。在灰色关联分析和Spearman相关分析的基础上,利用MPA-BPNN模型对宁波港港口货物吞吐量进行预测。对时间序列进行平稳性检验和自相关检验后,利用ARIMA模型对宁波港港口货物吞吐量进行预测。分别以2021—2022年、2015—2022年为预测区间,比较BPNN、MPA-BPNN和ARIMA模型的预测效果。结果表明:地区生产总值等因素对宁波港港口货物吞吐量具有重要显著影响;MPA-BPNN模型具有一定的寻优能力,其预测准确性比BPNN的高;在数据序列整体波动不剧烈的情况下,短期预测更适用ARIMA模型,中长期预测更适用神经网络模型。
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关键词
港口货物吞吐量预测
反向传播神经网络(BPNN)
海洋捕食者算法(MPA)
自回归综合移动平均(ARIMA)
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题名
基于MPA-BPNN和ARIMA的港口货物吞吐量预测
1
作者
戴红伟
王博文
机构
交通运输部东海航海保障中心上海海事测绘中心
出处
《上海海事大学学报》
北大核心
2025年第3期95-103,共9页
文摘
为提高港口货物吞吐量预测的准确性,分别构建由海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)优化的反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)预测模型(记为MPA-BPNN模型)和自回归综合移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)预测模型。在灰色关联分析和Spearman相关分析的基础上,利用MPA-BPNN模型对宁波港港口货物吞吐量进行预测。对时间序列进行平稳性检验和自相关检验后,利用ARIMA模型对宁波港港口货物吞吐量进行预测。分别以2021—2022年、2015—2022年为预测区间,比较BPNN、MPA-BPNN和ARIMA模型的预测效果。结果表明:地区生产总值等因素对宁波港港口货物吞吐量具有重要显著影响;MPA-BPNN模型具有一定的寻优能力,其预测准确性比BPNN的高;在数据序列整体波动不剧烈的情况下,短期预测更适用ARIMA模型,中长期预测更适用神经网络模型。
关键词
港口货物吞吐量预测
反向传播神经网络(BPNN)
海洋捕食者算法(MPA)
自回归综合移动平均(ARIMA)
Keywords
port cargo throughput prediction
back-propagation neural network(BPNN)
marine predators algorithm(MPA)
autoregressive integrated moving average(ARIMA)
分类号
U691.71 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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出处
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被引量
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1
基于MPA-BPNN和ARIMA的港口货物吞吐量预测
戴红伟
王博文
《上海海事大学学报》
北大核心
2025
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