基于并联型灰色神经网络模型的港口吞吐量预测方法探讨_刘晓锋

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1、.PP&年,P月水运工程ZGHS.PP&第,P期总第"Y,期[8MHJ7H:MV7C];<6;::M6;

2、在港口吞吐量预测中的有效性。关键词：灰色理论；神经网络；港口吞吐量；预测方法中图分类号：%$&’()*!文献标识码：+文章编号：,-#./!01.（.--&）,-2---&2-"!"#$%&’(&)"*+)&#,+-#".&)/012"3’,4/"+&5612/5&’71)188/89)/%:/#)18:/";&)<=&5/834%567829:;<=>4+?@AB62CB7;（D8EE:<:89D8FFB;6G7H68;I=JBK7;%;6L:MI6HC89N:GK;8E8?

3、2")10"@+IHK:98B;Q7H68;89R8MHRE7;;6;

4、MWF8Q:EOHK6IR7R:M7RRE6:I8;:89HK:

5、而实际工作中难以满也是港口设施和经营管理水平的综合性反映。同足要求。时，根据吞吐量预测结果可以确定港口通过能力灰色理论将系统当作一个灰色系统过程，即规模，从而使港口设施能较好地满足未来发展的部分信息已知，部分信息未知，并最大可能地用要求^,_。然而，港口吞吐量预测是一个复杂的过程，已知信息去表达信息的发展。因此，可以不去研它与港口所在腹地的地理位置、经济状况、交通究影响港口吞吐量的内部因素及相互关系，而把条件、自然条件等密切相关，同时也受国家宏观受多种因素影响的吞吐量视为在一定范围内变化经济政策和周边港口竞争等因素的影响

6、。港口吞的与时间有关的灰色量，以从其自身数据中挖掘吐量预测方法较多，有复率增长、趋势外推、指有用信息建立模型，揭示规律，做出预测^"_。人工数平滑法、线性回归等方法^._，这些方法的一个共同神经网络模型具有高度的非线性映射，在满足收稿日期：.PP&2P"2.Y作者简介：刘晓锋（,0Y,2），男，硕士，从事交通运输管理与规划。·’·水运工程!""#年一定条件下能以任意精度逼近函数，从而具有",关联度：(/!"（#）较高的预测精度$%&。文献$#&首次提出了灰色神经"#/,网络组合模型，并对有季节性波动的电力负荷做0",（"

7、）后验差检验：令!"/!!（#）!#/,!!（"（）#）出了预测。文献$’&根据有效度的概念，摆脱了"#/,"#/,()模型、神经网络模型之间有效度的复杂推导原始序列标准差、绝对误差的标准差分别为：演算过程，提出了有效度简便算法，从而使两""!!种模型之间的加权系数较易确定。本文结合文!（!（（"）#）3!$）!（!（"（）#）3!"）#/,#/,献$#&的组合模型思想以及文献$’&的加权系),/*!/%"3,&"3,数确定方法，尝试用并联型灰色神经网络进行方差比：+/*!港口吞吐量预测。*,小误差概率：#/,’!（"（

8、）#）3!"!"4’<%#),!(!灰色模型)!灰色模型是以灰色生成函数概念为基础，以若+/="45#，#/,’!（（"）#）3!"!"4’<%#),!)*"4>#，则),微分拟合为核心的建模方法。模型认为一切随机认为预测模型满足一级精度。变量都是在一定范围内、一定时间段上变化的灰当#/"4#，-大于"4’时，检验满