【摘要】：在經(jīng)濟(jì)全球化的進(jìn)程中，沿海港口是我國(guó)參與全球經(jīng)濟(jì)合作和競(jìng)爭(zhēng)的重要戰(zhàn)略資源。港口業(yè)深切地感受著全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的強(qiáng)勁拉動(dòng)，，產(chǎn)生了比常規(guī)貿(mào)易更多的運(yùn)輸需求。港口吞吐量持續(xù)著高速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，壓船、壓港現(xiàn)象愈加嚴(yán)重，使得沿海港口總體吞吐能力和布局以及碼頭泊位建設(shè)都面臨著相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。港口吞吐量作為衡量一個(gè)港口在國(guó)際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易中地位的一個(gè)重要標(biāo)志，其預(yù)測(cè)研究在確定港口的發(fā)展方向、基本設(shè)施投資規(guī)模、深水泊位的選址和港口的經(jīng)營(yíng)策略等方面，有著重要的、不可缺少的作用。 基于港口吞吐量與運(yùn)輸需求的密切關(guān)系，本文首先從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度深入分析了運(yùn)輸需求的生成規(guī)律，結(jié)合港口產(chǎn)業(yè)和生產(chǎn)活動(dòng)的特點(diǎn)，具體探討了港口運(yùn)輸需求的形態(tài)，以及影響貨運(yùn)量的主要因素。在詳細(xì)闡述古典預(yù)測(cè)方法的基礎(chǔ)上，本文以大連港歷史數(shù)據(jù)為樣本，分別運(yùn)用時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法以及回歸預(yù)測(cè)方法來(lái)預(yù)測(cè)其未來(lái)五年的貨物吞吐量，并做以分析比較。 由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有超強(qiáng)的適應(yīng)能力和學(xué)習(xí)能力，善于聯(lián)想、概括、類比和推理；加之其優(yōu)良的非線性特性，適用于非線性系統(tǒng)的處理。而港口生產(chǎn)活動(dòng)中，很多因素之間的關(guān)系大多是非線性的，古典的預(yù)測(cè)方法在該方面的預(yù)測(cè)有一定的困難，因此可將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能預(yù)測(cè)方法用于港口吞吐量的預(yù)測(cè)方面。本文深入的研究了徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)等基本理論以及實(shí)現(xiàn)方法。分別通過(guò)構(gòu)造時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和因果關(guān)系神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)大連港的貨物吞吐量，考慮到某些不可量化的因素對(duì)港口吞吐量預(yù)測(cè)的影響，本章對(duì)這些因素進(jìn)行綜合編碼處理，將定量方法與定性方法有效結(jié)合起來(lái)，對(duì)徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)，證明改進(jìn)后的模型精度相對(duì)于前兩種模型都有了一定程度的提高，預(yù)測(cè)結(jié)果比較理想。最后，本文對(duì)徑向基網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了初步的推廣，使得網(wǎng)絡(luò)模型具有較好的通用性。
【圖文】：

11119084.1119089.66674622283.44412221X()47771X()18.111903，000101.000133310851.22210870.444939.66689.333l444126()22212476.9991374.000165.5551555145188814419.4441801.999225.555l666170644416940.7772353.8883X().555結(jié)果可以看出平均絕對(duì)百分誤差小于10%，利用上述進(jìn)行預(yù)測(cè)是可行的。，2，3，4，5得到2006一2010年的預(yù)測(cè)結(jié)果見表3一3表3一3三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)結(jié)果20(拓拓20()7772X()8882X()999噸)))19595.00022850.33326706.77731164.000數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測(cè)的最終趨勢(shì)圖及其與原始曲線的500

省物1，96圖3一3灰色模型預(yù)測(cè)趨勢(shì)圖.33.4運(yùn)用二次曲線回歸模型預(yù)測(cè)大連港貨物吞吐量建立回歸模型，必須進(jìn)行系統(tǒng)中各主要因素的相關(guān)分析，通過(guò)系統(tǒng)的相關(guān)分析能了解系統(tǒng)中各要素之間相互依存緊密程度的定量描述，通過(guò)系統(tǒng)的回歸分析揭示預(yù)測(cè)目標(biāo)在發(fā)展過(guò)程中與其主要影響因素之間的定量關(guān)系，一旦回歸模型建立，只要知道預(yù)測(cè)目標(biāo)的影響因素(自變量)的值就能通過(guò)模型直接得到預(yù)測(cè)目標(biāo)(因變量)的值。因此，回歸模型既可以作為預(yù)測(cè)模型，又能對(duì)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述和分析，使決策者能從模型中了解到影響預(yù)測(cè)目標(biāo)值的主要原因，從而能為科學(xué)的決策提供較全面的依據(jù)。影響大連港貨物吞吐量因素有很多，本文選取起決定性作用的東北三省(包括遼寧省、吉林省和黑龍江省)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值作為模型的自變量，以大連港貨物吞吐量作為因變量進(jìn)行一元回歸分析。設(shè)東三省GDP總值為x
【學(xué)位授予單位】：上海海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號(hào)】：U652.14

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2 陳e

本文編號(hào)：2649837