本文選題：港口吞吐量 + 時間序列　； 參考：《計算機仿真》2014年06期

【摘要】：由于港口吞吐量受多因素影響,隨機性強,采用傳統(tǒng)單一模型對港口貨物吞吐量進行預測往往難以取得精確預測效果。為解決上述問題,建立了可動態(tài)調整權重的組合預測模型,根據(jù)單一模型預測誤差的變化,利用貝葉斯條件后驗概率,解決在集成預測中對各單一模型的組合權重設置問題。通過對比多項預測性能評價指標,表明提出的動態(tài)集成預測算法預測精度高,體現(xiàn)了集成預測優(yōu)于單一預測的優(yōu)勢,將為港口貨物吞吐量的準確預測提供依據(jù)。
[Abstract]:Because the port throughput is affected by many factors and has strong randomness, it is difficult to get accurate prediction effect by using the traditional single model to forecast port cargo throughput. In order to solve the above problems, a combination forecasting model with dynamically adjustable weights is established. According to the change of prediction error of single model, Bayesian posteriori probability is used to solve the problem of setting the combined weights of each single model in integrated prediction. By comparing several performance evaluation indexes, it is shown that the proposed dynamic integrated forecasting algorithm has high prediction accuracy, which shows that the integrated prediction is superior to the single prediction, and will provide the basis for the accurate prediction of port cargo throughput.
【作者單位】： 大連海事大學;
【基金】：國家社科基金(13CJL059) 國家自然科學基金(71271034) 遼寧省博士啟動基金(20111033) 中央高校基本科研業(yè)務費專項(3132014220)
【分類號】：U691.71;TP18

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