【摘 要】
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由于港口吞吐量受多因素影响,随机性强,采用传统单一模型对港口货物吞吐量进行预测往往难以取得精确预测效果。为解决上述问题,建立了可动态调整权重的组合预测模型,根据单一模型预测误差的变化,利用贝叶斯条件后验概率,解决在集成预测中对各单一模型的组合权重设置问题。通过对比多项预测性能评价指标,表明提出的动态集成预测算法预测精度高,体现了集成预测优于单一预测的优势,将为港口货物吞吐量的准确预测提供依据。
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由于港口吞吐量受多因素影响,随机性强,采用传统单一模型对港口货物吞吐量进行预测往往难以取得精确预测效果。为解决上述问题,建立了可动态调整权重的组合预测模型,根据单一模型预测误差的变化,利用贝叶斯条件后验概率,解决在集成预测中对各单一模型的组合权重设置问题。通过对比多项预测性能评价指标,表明提出的动态集成预测算法预测精度高,体现了集成预测优于单一预测的优势,将为港口货物吞吐量的准确预测提供依据。
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