【摘 要】
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为提高港口货物吞吐量预测精度,建立了基于ARIMAX-SVR的组合预测模型.以天津港为例,选取1999～2018年货物吞吐量数据进行分析,首先运用BP神经网络补插缺失数据,然后通过Pearson相关分析筛选出影响货物吞吐量的主要因素;再在ARIMA模型的基础上建立了ARIMAX模型,为进一步提高模型精度,最后建立了SVR模型修正的ARIMAX模型.实证分析结果表明组合模型拟合精度更高,预测效果更好,适用于港口吞吐量预测并且模型具有一定的先进性.
【机 构】
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安徽理工大学经济与管理学院,安徽淮南232001;天津理工大学管理学院,天津300384
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为提高港口货物吞吐量预测精度,建立了基于ARIMAX-SVR的组合预测模型.以天津港为例,选取1999～2018年货物吞吐量数据进行分析,首先运用BP神经网络补插缺失数据,然后通过Pearson相关分析筛选出影响货物吞吐量的主要因素;再在ARIMA模型的基础上建立了ARIMAX模型,为进一步提高模型精度,最后建立了SVR模型修正的ARIMAX模型.实证分析结果表明组合模型拟合精度更高,预测效果更好,适用于港口吞吐量预测并且模型具有一定的先进性.
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