管理论文基于改进ＧＭ模型的港口集装箱吞吐量预测研究

1、基于改进模型的港口集装箱吞吐量预测研究 基于改进模型的港口集装箱吞吐量预测研究是小柯论文网通过网络搜集，并由本站工作人员整理后发布的，基于改进模型的港口集装箱吞吐量预测研究是篇质量较高的学术论文，供本站访问者学习和学术交流参考之用，不可用于其他商业目的，基于改进模型的港口集装箱吞吐量预测研究的论文版权归原作者所有，因网络整理，有些文章作者不详，敬请谅解，如需转摘，请注明出处小柯论文网，如果此论文无法满足您的论文要求，您可以申请本站帮您代写论文，以下是正文。 摘 要 针对预测过程中常常遇到的冲击扰动问题，根据灰色系统理论的新息优先原理，在运用序列算子成功构造灰色序列基础上，提出了以xi(1)(n

2、)为初始条件的新陈代谢gm(1,1)模型。通过对芜湖港集装箱吞吐量预测结果表明，该模型明显提高了预测精度，得到合理的预测值。关键词 集装箱吞吐量 预测 gm(1,1)模型 初始条件 序列算子港口集装箱吞吐量是港口的重要经济指标，其发展水平取决于腹地的生产力布局、经济外贸发展水平、交通运输网络、相关船舶运力、港口能力及企业管理水平等诸多因素。在进行港口集装箱吞吐量预测时，所依据的数据一般是近年的吞吐量数据，样本量少，属于“少数据不确定性”问题，比较适合用灰色系统理论来解决。目前，用于集装箱吞吐量预测的灰色模型基本上可分为三类：传统gm(1,1)模型，改进gm(1,1)模型和灰色组合模型。大部分文

3、献使用传统gm(1,1)模型进行预测。在改进gm(1,1)模型方面，文2对模型进行了背景值和残差校正优化。在灰色组合模型方面，文3利用gm(1,1)模型反应吞吐量本身的合理增长，再利用verhulst模型来控制增长速度;文4-6把gm(1,1)模型分别与趋势曲线，三次指数平滑法组合进行预测；文7选取在实例预测精度较高的几种预测模型，以误差方差绝对值之加权和最小作为最优准则，建立线性组合预测模型，用单纯形表法解出加权系数，进行外推预测。各种灰预测模型在适用范围、复杂程度、精确性和费用等方面千差万别，需对具体目标进行具体分析。本文针对芜湖港近年集装箱吞吐量增长速度过快的问题，采用原始数列改造、初始

4、条件和模型改进相结合的方法进行预测。一、改进的gm(1,1)模型以xi(1)(n)为初始条件的新陈代谢gm(1,1)模型结合了新陈代谢gm(1,1)模型8和以x(1)(n)为初始条件的gm(1,1)模型9的优点。为方便起见，文中称改进的gm(1,1)模型为新模型。新模型由一系列子模型gmi组成，其中i为模型序号，i=1,2,n，n的取值取决于模型的精度及预测目标。新模型建模步骤为:(1)原始数列改造对受到冲击干扰的系统行为数据，经过适当的序列算子作用还原数据本来面目。(2)数列检验设改造后的数列为x1(0)=x1(0)(1),x1(0)(2), x1(0)(n),其相应的累加生成序列(1-ag

5、o)为x1(1)=x1(1)(1),x1(1)(2),x1(1)(n),对x1(0)作准光滑检验p=x1(0)(k)/x1(1)(k-1),对x1(1)作准指数规律检验(1)(k)=x1(1)(k)/x1(1)(k-1),如果x1(0)和x1(1)通过检验，则进入步骤(3)。(3)gm1以x1(1)(n)为初始条件的gm(1,1)模型设x1(0)和x1(1)如上所述,x1(1)的紧邻均值生成序列为z1(1)(k)=z1(1)(1),z1(1)(2),z1(1)(n),则x1(0)的灰微分方程为x1(0)(k)+a1z1(1)(k)=b1，其白化方程为dx1(1)/dt1+a1x1(1)=b1。

6、其中,a1为发展系数，其大小及符号反映x1(0)的发展态势;b1是不能直接观测到的系统输入,表示系统的具有灰信息覆盖的作用量。令a1，b1的参数列为,其最小二乘估计满足,其中:y1=x1(0)(2),x1(0)(3), x1(0)(n)t若取x1(1)(n)为初始条件，则1*白化方程dx1(1)/dt1+a1x1(1)=b1的时间响应函数为2*灰微分方程x1(0)(k)+a1z1(1)(k)=b1的时间响应函数为3*还原值1*3*证明见文献9。至此我们完成了gm1的预测，得预测值,对gm1的精度进行检验，若通过,则进入步骤(4)。(4)新陈代谢利用新陈代谢，我们得到gm2的建模序列x2(0)=

7、x2(0)(1),x2(0)(2),x2(0)(n)其中:x2(0)(k)=x1(0)(k+1)，k=1,2,n-1；x2(0)(n)=。(5)重复步骤(2)(4),直到完成预测目标为止。二、实例分析芜湖港位于长江三角洲地区与长江中游地区的结合部，港口近年集装箱吞吐量见表1：鉴于芜湖港的集装箱吞吐量实际发展趋势，结合港口总体规划与芜湖港航局专家进行讨论，认为集装箱吞吐量今后仍有较快增长，但不可能继续保持这么快的增长速度。用现有的数据直接预测，其结果不符合实际情况。经过分析决定选用一阶加权几何平均弱化缓冲算子(wgawbo）,其算子权重和弱化后的数据见表1。用新模型对弱化后的数据进行预测,结果见

8、表2:和常见gm(1,1)模型的预测精度进行比较，其中新模型和新陈代谢gm(1,1)模型均由不同子模型组成，取其子模型平均相对误差的均值，则各模型的平均相对误差结果见表3。由上表知，采用新模型的预测精度最高，参考精度检验等级参照表8得精度为一级，因此可用新模型对芜湖港集装箱吞吐量进行预测，并预测了未来五年的集装箱吞吐量，结果详见表2。把预测值与弱化前后数据比较，由图1可看出，弱化后的数列光滑度明显增大，预测值与弱化后的数列的趋势拟合比较好。三、结语在研究芜湖港集装箱吞吐量预测问题过程中，原始数据由于受各种因素影响而增速过快，直接建模不太合理。本文引入了一阶加权几何平均弱化缓冲算子对原始数据弱化

9、，有效地消除冲击扰动系统数据序列在建模预测过程的干扰，再运用新模型进行预测，从而提高预测精度。对受到随机冲击扰动的数列进行预测，采用本文方法是可行和有效的。参考文献:1刘 燕 陈一梅:灰色系统模型在内河港口吞吐量预测中的应用j.水运工程.2006,(4):31342吴淑娟 王林素 吴 中:利用改进的灰色模型预测港口集装箱吞吐量j.水运管理.2004,26(11):14163杨中庆 赵彬彬 廖慧敏:灰色组合模型在港口集装箱吞吐量预测中的应用j.水运工程. 2006,(9):14164谢成立 刘 磊:灰色-趋势曲线组合模型在港口集装箱吞吐量预测中的应用j.中国水运,2006,6(12):22622

10、75崔英会 李 伟:基于组合模型的港口集装箱吞吐量预测方法j.中国水运.2007,7(10):35376林安东:基于误差绝对值之加权和最小的组合预测模型及其应用j.上海海运学院学报,2000,21(3):51017张 浩:基于最优线性组合的港口集装箱吞吐量预测方法*j.武汉理工大学学报(交通科学与工程版).2007,31(2):3733768刘思峰 党耀国 方志耕等著:灰色系统理论及其应用m.北京:科学出版社,2004:261649党耀国 刘思峰 刘 斌:以x(1)(n)为初始条件的gm模型j.中国管理科学,2005,13(1):13213510deng julong.the law of g

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