港口吞吐量预测的应用

资 源 简 介

港口吞吐量预测的应用

详 情 说 明

港口吞吐量预测是航运管理和物流规划中的重要环节。针对某港1998-2007年的集装箱吞吐量数据，我们探讨了三种典型的单一预测模型及其组合应用。

灰色理论模型擅长处理小样本、贫信息的不确定系统，特别适用于历史数据有限的场景。三次指数平滑法则能很好地捕捉时间序列数据的趋势性和季节性特征。而三次多项式回归模型则提供了曲线拟合的灵活性，可以反映吞吐量变化的非线性特点。

在MATLAB环境下实施时，每种单一模型都表现出不同的预测特性：灰色模型可能在前中期预测较准但远期偏差增大；指数平滑对近期数据敏感但对突变适应不足；多项式回归容易产生过拟合或欠拟合问题。

组合预测法的核心思想是综合各单一模型的优势，通过加权平均或更复杂的集成算法来抵消个体误差。实际应用表明，这种方法能有效降低预测误差，提高整体精度。关键在于合理确定各模型的权重系数，这可以通过误差分析或优化算法来实现。

这种组合预测方法不仅适用于港口吞吐量预测，也可推广到其他类似的物流需求预测场景，为港口扩建、设备采购等长期决策提供更可靠的数据支持。