【摘要】：近年來(lái),隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷繁榮,中國(guó)港口已經(jīng)成為世界港口運(yùn)輸中的重要組成部分。港口集裝箱吞吐量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)于未來(lái)港口的建造和升級(jí)都起著非常重要的作用。本文重點(diǎn)對(duì)大連港和深圳港集裝箱吞吐量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提出了混合模型EWT-PSO-SA-SVR并進(jìn)行區(qū)間預(yù)測(cè)。首先,應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)小波變換(EWT)對(duì)原始數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分解,得到一個(gè)分解序列集;其次,選用粒子群模擬退火優(yōu)化算法(PSO-SA)優(yōu)化支持向量回歸(SVR)中的參數(shù);最后,運(yùn)用新提出的區(qū)間預(yù)測(cè)混合模型EWT-PSO-SA-SVR對(duì)大連港和深圳港集裝箱吞吐量數(shù)據(jù)進(jìn)行了區(qū)間預(yù)測(cè)。在本文當(dāng)中,也對(duì)新提出的組合模型與其他模型進(jìn)行了比較,比較模型有EWT-CPSO-SVR、EWT-CS-SVR、EWT-PSO-SVR和EWT-FASVR。實(shí)證結(jié)果表明,本文提出的混合模型在大連港和深圳港集裝箱吞吐量數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)性能優(yōu)于其他比較模型。
【圖文】：

SVM結(jié)構(gòu)圖

圖 2.2 粒子群優(yōu)化算法（PSO）流程圖2.3.2 模擬退火算法（SA）模擬退火算法（SA）[30]最初是由著名的物理學(xué)家 Metropolis 于一九五出的，但模擬退火思想在提出之初沒(méi)有被應(yīng)用到優(yōu)化領(lǐng)域，，直到一九八
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U652.14

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2599039