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組合預(yù)測模型在集裝箱生成量預(yù)測中的應(yīng)用研究

發(fā)布時間:2025-02-11 11:41
  伴隨著預(yù)測科學(xué)的發(fā)展,各種非線性預(yù)測方法成為經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域預(yù)測研究的重點。但是,由于有些預(yù)測對象的復(fù)雜性、預(yù)測所需信息的不完備性以及對模型設(shè)定形式的敏感性,導(dǎo)致采用單個預(yù)測模型對其進(jìn)行預(yù)測風(fēng)險較大。為了分散預(yù)測的風(fēng)險,根據(jù)事物發(fā)展規(guī)律選擇合適的組合預(yù)測模型提高預(yù)測準(zhǔn)確性,具有非常重要的作用和意義。本文旨在構(gòu)建合適的組合預(yù)測模型對我國快速發(fā)展的區(qū)域集裝箱生成量進(jìn)行預(yù)測,為集裝箱運輸規(guī)劃提供理論依據(jù)。 本文首先對預(yù)測理論和方法進(jìn)行了綜述;其次分析了影響集裝箱生成量的國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、對外貿(mào)易發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等宏觀經(jīng)濟(jì)因素和外貿(mào)進(jìn)出口額、集裝箱適箱貨率等微觀影響因素,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了集裝箱生成量組合預(yù)測模型;最后以合肥地區(qū)集裝箱生成量預(yù)測為實例,應(yīng)用多元線性回歸、灰色理論、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、可拓聚類四個單項預(yù)測模型和組合預(yù)測模型分別對其進(jìn)行預(yù)測,檢驗并分析各單項預(yù)測模型和組合預(yù)測模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。

【文章頁數(shù)】:59 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值與實際值對比

圖3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值與實際值對比

檀笱?妒柯畚模?2009.[6]李寧.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和果蠅算法的FPSO船體梁結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化研究[D].中國石油大學(xué)(華東)碩士論文,2018.[7]卜富清.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別和分類[D].成都理工大學(xué)碩士論文,2010.[8]王冰.企業(yè)內(nèi)部知識轉(zhuǎn)移績效綜合評價研究[D]....


圖5-3GM(1,1)模型程序代碼

圖5-3GM(1,1)模型程序代碼

(2)級比界區(qū)檢驗:查表,表明級比區(qū)在界區(qū)以內(nèi),原始數(shù)列可用于GM(1,1)預(yù)測。5.2.2GM(1,1)在MATLAB下建;疑P陀捎跀(shù)據(jù)處理量較大,在MATLABA下編程能大大提供運算效率。本文以1999年—2007年合肥外貿(mào)集裝箱生成量為樣本,以2....


圖2-1因果關(guān)系模型圖

圖2-1因果關(guān)系模型圖

(4)由于受運輸價格以及集裝箱運輸水平等諸多因素的制約,并非所有適集裝箱運輸?shù)呢浳锒伎梢猿浞掷眉b箱進(jìn)行運輸。集裝箱裝箱率反映了在有適合裝箱的貨物中,實際進(jìn)行集裝箱運輸?shù)谋嚷。其與集裝箱運輸水平關(guān)密切。在我國長江三角洲、珠江三角洲以及沿海省份等經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的地區(qū),應(yīng)國際貿(mào)易運輸?shù)?...


圖2-2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

圖2-2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

圖2-2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖按照BP算法的要求,這些神經(jīng)元所用的激活函數(shù)必須是處處可導(dǎo)都使用S型函數(shù)。對一個神經(jīng)元而言,它的網(wǎng)絡(luò)輸入可表示為:1122nnnet=xw+xw++xw式中12,,,nxxx為該神經(jīng)元所接....



本文編號:4033210

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