管理論文基于改進ｇｍ模型的港口集裝箱吞吐量預(yù)測研究

《管理論文基于改進ｇｍ模型的港口集裝箱吞吐量預(yù)測研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。

1、基于改進ＧＭ模型的港口集裝箱吞吐量預(yù)測研究基于改進ＧＭ模型的港口集裝箱吞吐量預(yù)測研究是小柯論文網(wǎng)通過網(wǎng)絡(luò)搜集，并由本站工作人員整理后發(fā)布的，基于改進ＧＭ模型的港口集裝箱吞吐量預(yù)測研究是篇質(zhì)量較高的學術(shù)論文，供本站訪問者學習和學術(shù)交流參考之用，不可用于其他商業(yè)目的，基于改進ＧＭ模型的港口集裝箱吞吐量預(yù)測研究的論文版權(quán)歸原作者所有，因網(wǎng)絡(luò)整理，有些文章作者不詳，敬請諒解，如需轉(zhuǎn)摘，請注明出處小柯論文網(wǎng)，如果此論文無法滿足您的論文要求，您可以申請本站幫您代寫論文，以下是正文。　　[摘要]針對預(yù)測過程中常常遇到

2、的沖擊擾動問題，根據(jù)灰色系統(tǒng)理論的新息優(yōu)先原理，在運用序列算子成功構(gòu)造灰色序列基礎(chǔ)上，提出了以xi(1)(n)為初始條件的新陳代謝GM(1,1)模型。通過對蕪湖港集裝箱吞吐量預(yù)測結(jié)果表明，該模型明顯提高了預(yù)測精度，得到合理的預(yù)測值?！　關(guān)鍵詞]集裝箱吞吐量預(yù)測GM(1,1)模型初始條件序列算子　　　　港口集裝箱吞吐量是港口的重要經(jīng)濟指標，其發(fā)展水平取決于腹地的生產(chǎn)力布局、經(jīng)濟外貿(mào)發(fā)展水平、交通運輸網(wǎng)絡(luò)、相關(guān)船舶運力、港口能力及企業(yè)管理水平等諸多因素。在進行港口集裝箱吞吐量預(yù)測時，所依據(jù)的數(shù)據(jù)一般是近年

3、的吞吐量數(shù)據(jù)，樣本量少，屬于“少數(shù)據(jù)不確定性”問題，比較適合用灰色系統(tǒng)理論來解決。　　目前，用于集裝箱吞吐量預(yù)測的灰色模型基本上可分為三類：傳統(tǒng)GM(1,1)模型，改進GM(1,1)模型和灰色組合模型。大部分文獻使用傳統(tǒng)GM(1,1)模型進行預(yù)測。在改進GM(1,1)模型方面，文[2]對模型進行了背景值和殘差校正優(yōu)化。在灰色組合模型方面，文[3]利用GM(1,1)模型反應(yīng)吞吐量本身的合理增長，再利用verhulst模型來控制增長速度;文[4]-[6]把GM(1,1)模型分別與趨勢曲線，三次指數(shù)平滑法組合

4、進行預(yù)測；文[7]選取在實例預(yù)測精度較高的幾種預(yù)測模型，以誤差方差絕對值之加權(quán)和最小作為最優(yōu)準則，建立線性組合預(yù)測模型，用單純形表法解出加權(quán)系數(shù)，進行外推預(yù)測。各種灰預(yù)測模型在適用范圍、復(fù)雜程度、精確性和費用等方面千差萬別，需對具體目標進行具體分析。本文針對蕪湖港近年集裝箱吞吐量增長速度過快的問題，采用原始數(shù)列改造、初始條件和模型改進相結(jié)合的方法進行預(yù)測?！　∫弧⒏倪M的GM(1,1)模型　　以xi(1)(n)為初始條件的新陳代謝GM(1,1)模型結(jié)合了新陳代謝GM(1,1)模型[8]和以x(1)(n)為

5、初始條件的GM(1,1)模型[9]的優(yōu)點。為方便起見，文中稱改進的GM(1,1)模型為新模型。新模型由一系列子模型GMi組成，其中i為模型序號，i=1,2,…,n，n的取值取決于模型的精度及預(yù)測目標?！　⌒履Ｐ徒２襟E為:　　(1)原始數(shù)列改造　　對受到?jīng)_擊干擾的系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)，經(jīng)過適當?shù)男蛄兴阕幼饔眠€原數(shù)據(jù)本來面目。　　(2)數(shù)列檢驗　　設(shè)改造后的數(shù)列為X1(0)={x1(0)(1),x1(0)(2),…,x1(0)(n)},其相應(yīng)的累加生成序列(1-AGO)為X1(1)={x1(1)(1),x1(1)

6、(2),…,x1(1)(n)},對X1(0)作準光滑檢驗p=x1(0)(k)/x1(1)(k-1),對X1(1)作準指數(shù)規(guī)律檢驗σ(1)(k)=x1(1)(k)/x1(1)(k-1),如果X1(0)和X1(1)通過檢驗，則進入步驟(3)?！　?3)GM1—以x1(1)(n)為初始條件的GM(1,1)模型　　設(shè)X1(0)和X1(1)如上所述,X1(1)的緊鄰均值生成序列為Z1(1)(k)={z1(1)(1),z1(1)(2),…,z1(1)(n)},則X1(0)的灰微分方程為x1(0)(k)+a1z1(1

7、)(k)=b1，其白化方程為dx1(1)/dt1+a1x1(1)=b1。其中,a1為發(fā)展系數(shù)，其大小及符號反映X1(0)的發(fā)展態(tài)勢;b1是不能直接觀測到的系統(tǒng)輸入,表示系統(tǒng)的具有灰信息覆蓋的作用量。令a1，b1的參數(shù)列為,其最小二乘估計滿足,其中:Y1=[x1(0)(2),x1(0)(3),…,x1(0)(n)]T　　若取x1(1)(n)為初始條件，則　　1*白化方程dx1(1)/dt1+a1x1(1)=b1的時間響應(yīng)函數(shù)為　　2*灰微分方程x1(0)(k)+a1z1(1)(k)=b1的時間響應(yīng)函數(shù)為　

8、　3*還原值　　1*～3*證明見文獻[9]。至此我們完成了GM1的預(yù)測，得預(yù)測值,對GM1的精度進行檢驗，若通過,則進入步驟(4)?！　?4)新陳代謝　　利用新陳代謝，我們得到GM2的建模序列　　X2(0)={x2(0)(1),x2(0)(2),…,x2(0)(n)}　　其中:x2(0)(k)=x1(0)(k+1)，k=1,2,…n-1；x2(0)(n)=。(5)重復(fù)步驟(2)～(4),直到完成預(yù)測目標為止?！　《嵗治觥　∈徍畚挥陂L