基于数据分解的上海港集装箱吞吐量预测模型

论文摘要

根据"分而治之"的框架,分别运用经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）算法和季节性自回归积分滑动平均（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA）算法,将月度集装箱吞吐量时间系列数据分解为不同特征的分量,用支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）模型分别对各分量进行预测,EMD-SVR模型和SARIMA-SVR模型预测结果的平均绝对百分误差（Mean Absolute Percentage Errors, MAPE）分别为5.18%和7.26%,与港口实际吞吐量均较为一致,优于SVR模型的8.55%、自回归积分滑动平均（Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA）模型的11.8%和灰色系统（Grey Model, GM（1,1））模型的10.1%,验证数据分解方法在上海港集装箱月度吞吐量预测中的可行性,支持间接性预测模型精度高于直接模型的观点。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 冯宏祥,GRIFOLL Manel,AGUSTI Martinmallofre,郑彭军

关键词: 经验模式分解,支持向量回归,自回归积分滑动平均模型,灰色预测

来源: 中国航海 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输

单位: 宁波大学海运学院,港口贸易合作与发展协调创新中心港口经济协调创新中心,国家道路交通管理工程技术中心宁波大学分中心,加泰罗尼亚理工大学航海学院巴塞罗纳交通创新研究中心

基金: 浙江省科技厅公益技术应用研究项目(2016C31111),浙江省社会科学界联合会研究项目(2015N042),浙江省高等教育学会实验室工作研究重点项目(ZD201503)

分类号: U691.71

页码: 132-138

总页数: 7

文件大小: 437K

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标签：经验模式分解论文;  支持向量回归论文;  自回归积分滑动平均模型论文;  灰色预测论文;