東北地區(qū)海上貨物流量預測研究.pdf

1、本文給出了一種利用RBF神經網絡方法預測貨物流量的模型，得到了大連港貨物吞吐量以及東北地區(qū)海上貨物吞吐量的預測值。在預測基礎上，又利用蒙特卡洛仿真的方法，對結果的可信區(qū)間進行評估，得到了預測結果的可信區(qū)間。 貨物吞吐量的定量預測在國內外有許多學者在研究，但大多數(shù)學者采用的基本是時序模型，灰色模型或者是回歸分析模型等。由于人工神經網絡算法適合處理非線性系統(tǒng)，且具有自組織、自學習、自適應和聯(lián)想能力，故非常適用于貨物吞吐量的預測分析，

2、但神經網絡在這一領域的實際應用還比較少。本文的核心工作是建立了RBF神經網絡貨物吞吐量預測模型，利用大連港和東北地區(qū)海上貨物吞吐量的歷史數(shù)據對RBF神經網絡貨物吞吐量預測模型的精度進行驗證。并且對2006年-2010年以及2020年的大連港和東北地區(qū)海上貨物吞吐量進行預測。本文的另一核心工作是利用蒙特卡洛仿真方法對大連港和東北地區(qū)海上貨物吞吐量的預測結果進行可信度分析。得到了預測結果區(qū)間，以及在每個區(qū)間上出現(xiàn)的概率。 預測實驗得

3、出，RBF神經網絡能夠較好應用于貨物吞吐量預測領域中。實驗還得到了貨物吞吐量預測值在各個預測范圍中出現(xiàn)的概率，2010年大連港貨物吞吐量在27102---27824．萬噸這個范圍內出現(xiàn)的概率大約為0.6433：2020年大連港貨物吞吐量在35889---36619萬噸這個范圍出現(xiàn)的概率大約為0.8133：2010年東北地區(qū)海上貨物吞吐量出現(xiàn)在71115-76660萬噸這個范圍出現(xiàn)的概率大約為0.7567；2020年東北地區(qū)海上貨物吞吐量