关于港口吞吐量预测方法选择的探讨

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1、万方数据港口吞吐量预测是指通过港口大量历史观察数据的处理、分析、研究，找出其变化规律，再根据该规律外推，求出港口未来吞吐量的预测值。由于预测技术本身的多样性以及各个港口不同的发展情况，实际应用中所采取的预测方法很多。据不完全统计，应用次数最多的预测方法为回归分析和指数平滑，所占的比例分别为19．88％和13．16％。本文以上海港集装箱吞吐量预测为例，通过对这两种最常用的预测方法的比较分析，说明在港口吞吐量预测方法选择时应该注意的几点问题。回归分析是一种处理变量之间非确定性因果关系的数理统计方法，属于因果预测。它通过调

2、查研究确定预测变量可能的相关影响因素，然后根据这些因素的统计资料运用最小二乘法拟合出回归模型，再利用回归模型进行预测和分析。回归模型是根据统计学原理推导得出的，对于每个数据点都予以同等重视，既适用于时间序列，也适用于具有因果关系的非时间序列，而且除了预测外，还可以对预测模型和预测值进行统计检验和分析。回归分析预测模型主要有一元线性回归模型、多元线性回归模型和非线性回归模型，必须根据自变量个数的不同以及因变量具体的发展趋势来选择相应的回归模型。平滑技术是由平均法演变而来的一种趋势预测模型，以事物发展的延续性为前提，只适

3、用于时间序列。它将按照某种时间单位记录下来的不规则数据加以大致修匀平滑，分析数据的演变趋势，作出预测。平滑预测技术实际上还是外推法，精确度不高。但是，由于平滑技术具有数学处理上比较简单，并且能够通过对数据点按照时间的远近赋予大小不同的权数及时地反映出最新的发展趋势，所以经常被用于港口吞吐量的短期和近期预测。平滑预测技术按平滑方法可分为移动平均法和指数平滑法，后者是对前者的改进与发展。按照阶次划分，主要有一次平滑预测、二次平滑预测和三次平滑预测。当数据单纯围绕某一水平作随机跳动时，应采用一次平滑预测模型；当数据具有持续

4、的线性增长或下降趋势时，应采用二次平滑预测模型；当数据具有持续的曲线增长或下降趋势时，应采用三次平滑预测模型。篱

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9、冀耩囊纂l攀箨!纛蘩蒸蘩囊雯囊燃蓥上海港位于我国沿海岸线和长江岸线的T字型交汇处，腹地经济发达，港口的软硬件优越，是我国主要的集装箱枢纽港，并正在朝着国际航运中心的方向努力发展。表1为1982年以来上海港各年的集装箱吞吐量情况，其中20世纪上海港集装箱吞吐量统计表表1单位：万Ⅱu年度吞吐量年度吞吐量年度吞吐量翁磁簦簦萋藿蓑靛囊篓鬟舞玺醋囊篓蓦鬻蒌雏缓蒌嚣萋l§醚蓦囊垂囊羞蠢巍瓣19838．O199

10、045．61997253．7翥誊醚嚣囊萎蓊曩誊鞣差誊鞫辅瓣誊薹豢攀；鞲鬻誉茎警囊誊鹾蠢誊尊囊§黼麓萎i198520．2199273．11999421．6≤罐藩囊萋囊；赫鬻蠹善囊善磊5磊誊囊萎囊篓戮鬻瓣囊；囊醋舔囊蓦囊鸶黼i黼i198722．41994119．92001633．4§越§垂萎誊彗誊j臻§i攀蓦萎誊；≮百蘸囊骞蘩i囊≮娩i；囊；囊麓ii5自秘ii；i；爨鲁盏l；i囊；善17万方数据90年代10年间的平均发展速度接近20％。截止2002年底，上海港集装箱吞吐量已高达861．3万标准箱，越居全球十大集装箱港口排

11、名中的第4位。为了便于选择合适的预测模型，先用Excel画出上海港集装箱吞吐量的折线图，如图1所示。吞吐量(万唧)年度19851990199520002005图1上海港集装箱吞吐量折线图(1)回归模型从图1可以看出，1982～2002年上海港集装箱吞吐量大致呈现出抛物线形状，其回归预测模型宜采用非线性的抛物线模型。利用统计软件sPss进行拟合，可以得到最佳的抛物线模型为三次多项式模型。因此，建立三次多项式回归模型如下：Yt=ao+all+a2t2+a3t3模型中的参数利用最小二乘法进行估计。(2)平滑技术由于上海港集

12、装箱吞吐量1982～2002年的时间序列曲线呈现出二次曲线趋势，因此利用三次指数平滑法来拟合是比较合适的。三次指数平滑模型为：Yt+T=at+blT+clT2其中：式中：18at=3Sl(1)一3St《2)+St《3)bt=ji丁!jS：【(6—5a)st‘1’一2(5—4a)st(2)+(4—3a)st(3’】ct2萧专：cst㈩1st㈤+st㈤，s。(，)=。×。+(1一。)s(-，s。(z)：。s。(1】+(1_。)掣，s。(3)：as。(2)+(1一a)g粤1s，(1)：第t期的一次指数平滑值；s。(2)：第

13、t期的二次指数平滑值；s。(3)：第t期的三次指数平滑值；×，：第t期的实际观察值；a：权数；Yl+T：第t+T期的预测值；at、bt、ct：平滑系数。模型中的权数a可以通过取0～1之间不同的数值进行模拟，以求出来的均方误差最小为准。根据上海港历年的集装箱吞吐量，求得最佳的a值为O．4。另外，由于指数平滑是一个迭代的计算过程，其初始值大小对较长