【摘要】：當今全球經濟高度一體化,海洋運輸已經成為全球經濟貿易鏈中最重要的環(huán)節(jié)之一。海港作為吞吐貨物的聚集地,其建設往往伴隨著巨額的、不可逆轉的投資,因此,如何更加合理的建設海港逐漸得到了人們的高度重視。港口集裝箱吞吐量預測有助于確定合理的投資規(guī)模、優(yōu)化布局、降低運營成本、制定發(fā)展戰(zhàn)略,從而實現(xiàn)最大的投資效益。因此,準確預測港口集裝箱吞吐量已經成為當今的一個研究熱點�；诖�,本文構建了一個新的分解-集成組合模型VMD-ARIMA-HGWOSVR(VAHS),以期對港口的集裝箱吞吐量實現(xiàn)較高精度的預測。首先,該模型采用最新的變分模態(tài)分解算法(VMD)將原始序列分解為若干模態(tài)(分量);其次,通過建立差分自回歸滑動平均模型(ARIMA)預測波動性較小的低頻分量;再次,利用最近提出的混合灰狼優(yōu)化(HGWO)群體智能算法進行參數(shù)優(yōu)化后的支持向量回歸模型(SVR)對波動性較大的高頻分量進行預測;最后,集成所有模態(tài)的預測結果得到最終結果。本文選取目前全球最大的兩個港口的月度集裝箱吞吐量數(shù)據(jù),即2001年1月至2016年5月上海港口和1995年1月至2016年5月新加坡港口的歷史數(shù)據(jù)進行實證研究。通過MSE,MAE,MAPE,CDFR和FVD誤差分析指標評價和DM檢驗,對本文提出的VMD-ARIMA-HGWO-SVR模型和其他基準模型的預測效果進行比較,對比結果表明,VMD算法比CEEMD和WD等其他分解方法更有效,采用ARIMA模型預測低頻分量比使用SVR模型預測所有分量產生更好的結果,VAHS模型預測結果較其他模型與實際數(shù)據(jù)更為相近,實現(xiàn)了最高的預測精度。因此,該模型有望用于實際工作中,為港口的規(guī)劃、建設、運營管理及科學發(fā)展提供參考。
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U652.14;U695.22
【圖文】：

圖 1-1 本文研究路線圖1.3.3 章節(jié)安排本文共分為四章，具體框架及結構安排如下：第一章，緒論。該部分介紹了集裝箱吞吐量預測的背景及意義，指出港口集裝箱吞吐量預測是港口發(fā)展戰(zhàn)略研究的重要內容, 是正確制定港口規(guī)劃的基礎，對港口運輸系統(tǒng)的各個方面都有著關鍵的作用，有助于確定合理的港口發(fā)展方向和投資規(guī)模、進行科學的港口布局、優(yōu)化港口的體系結構、制定港口未來的運營和發(fā)展戰(zhàn)略、有效提高港口的運營管理效率，降低運營成本等。接著對當前國內外關于港口集裝箱吞吐量預測的研究文獻進行綜合分析，在總結前人工作和全球港口發(fā)展情況的基礎上，確定了以上海港和新加坡港的港口集裝箱吞吐量短期預測為實證研究對象，提出了建立 VMD-ARIMA-HGWO-SVR 分解合成組合模型的研究思路，并歸納總結本文的創(chuàng)新之處。第二章，模型概述。該部分簡要介紹了 VMD，ARIMA，SVR 和 HGWO 算法模型，并列出了本文所提出的 VMD-ARIMA-HGWO-SVR 組合模型的建立過

（HGWO）法（GWO）到灰狼的社會領導和群體狩獵行為的啟WO）[29]。灰狼大多群居，如圖 2-2 所次。群體的領導者（頭狼）被稱為 Allpha 的決定會被傳送到整個種群并且被它幫助 Alpha 制定決策并給予 Alpha 反們服從 Alpha 和 Beta 并對其負責，主種群的安全。最低排名的灰狼是 Omeg驟可概括如下[29-30]：近獵物。擾獵物，直到它停止移動。

州大學碩士學位論文 基于 VMD-ARIMA-HGWO-SVR 組合模型的港口集裝箱吞吐量預3.2 數(shù)據(jù)走勢本部分對于所選取的上海港和新加坡港的月度集裝箱吞吐量歷史數(shù)據(jù)進圖分析如下：

【參考文獻】

相關期刊論文 前8條

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本文編號：2745328