【摘要】：在全球經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的今天,一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)繁榮和港口的運(yùn)輸能力息息相關(guān),而港口的規(guī)劃建設(shè)、生產(chǎn)能力和資金投入等都和集裝箱吞吐量的預(yù)測(cè)有很大的聯(lián)系�，F(xiàn)有的港口集裝箱吞吐量預(yù)測(cè)多為傳統(tǒng)的回歸、時(shí)間序列方法,組合模型在很大程度上能夠提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。因此,本文提出了一個(gè)預(yù)測(cè)加評(píng)價(jià)的混合模型,集合了變分模態(tài)分解(VMD)、相空間重構(gòu)(PSR)、鯨魚優(yōu)化算法(WOA)、支持向量回歸(SVR)以及模糊評(píng)價(jià)。首先,利用VMD對(duì)原始數(shù)據(jù)預(yù)處理,利用基于C-C法的PSR來決定預(yù)測(cè)的輸入形式;其次,利用WOA對(duì)SVR的c,g參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,并利用該模型進(jìn)行預(yù)測(cè);最后,利用模糊綜合評(píng)價(jià)將真實(shí)值和預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,以評(píng)價(jià)提出的混合模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。將本文提出的混合模型運(yùn)用于2001.1~2017.1上海港港口集裝箱吞吐量月度數(shù)據(jù)中,研究結(jié)果顯示,本文提出的混合模型能明顯的減小誤差。
【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
【圖文】：

基于預(yù)測(cè)加評(píng)價(jià)混合模型的整體框架圖

通過圖形顯示出來，如圖 1-1。圖 4-3 中，綠色折線為原始數(shù)據(jù)，從圖中可以看出，與原始數(shù)據(jù)相比，提出的混合模型 VMD- PSR- WOA- SVR 的預(yù)測(cè)效果比其他三個(gè)基準(zhǔn)模型的要好很多，預(yù)測(cè)出來的結(jié)果與原始的真實(shí)數(shù)據(jù)非常相近。表 4-3 各個(gè)模型對(duì)比結(jié)果混合模型 MSE MAE MAPE NMSE FVD CDFRPSR-WOA-SVR 701.6757 19.6947 0.0707 0.0099 0.405 0.2963VMD-PSR-WOA-SVR 218.9919 14.1582 0.0451 0.003 0.8596 0.92EEMD-PSR-WOA-SVR 470.2291 18.5401 0.0654 0.0064 0.582 0.6481VMD-WOA-SVR 283.4167 14.8944 0.05 0.0034 0.7705 0.7222VMD-PSR-PSO-SVR 342.4817 16.4488 0.0566 0.004 0.7484 0.6604VMD-PSR-GSA-SVR 833.2298 25.8336 0.0879 0.012 0.6395 0.7547Elman 527.3027 17.4326 0.063 0.0075 0.4653 0.5763BP 607.4082 21.0513 0.0743 0.0082 0.5214 0.4746

圖 4-4 不同優(yōu)化算法下的混合模型預(yù)測(cè)效果對(duì)比圖 4-4 中，原始數(shù)據(jù)的折線圖為綠色線條，可以明顯看出，紅色折線，即所提出模型的折線圖更接近于原始數(shù)據(jù)的折線圖，預(yù)測(cè)效果較其他連個(gè)混合基準(zhǔn)模型好。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2778681