基于BP神经网络的港口吞吐量预测模型-《物流科技》(2014年1期).docx

龙源版权所有 基于BP神经网络的港口吞吐量预测模型作者：江志娟来源：《物流科技》2014年第01期 摘 要：港口吞吐量的预测是港口决策的重要依据，然而影响港口吞吐量的要素较多，且各要素之间存在着复杂的非线性关系，使常用的预测方法难以取得好的预测效果。文章试图运用BP人工神经网络的方法，采集1999～2012年的实际数据样本，以钦州港为例进行实证分析，构建三层BP神经网络，预测2013年钦州港港口吞吐量。 关键词：系统工程；港口吞吐量；BP神经网络；預测模型；钦州港 中图分类号：U691 文献标识码：A 0 引 言 广西北部湾经济区是我国西部大开发地区唯一的沿海区域，也是我国与东盟国家既有海上通道、又有陆地接壤的区域。钦州港位于北部湾湾顶的钦州湾内，是我国西南地区主要出海口。随着《广西北部湾经济区发展规划》的实施，钦州港将建设面向东盟的区域性国际航运中心，钦州港将发挥越来越重要的作用。港口吞吐量的预测是港口决策的重要依据，钦州港口吞吐量的预测将为区域性国际航运中心建设、以及国家级经济技术开发区建设提供重要的决策依据。 港口吞吐量预测的常用方法主要有时间序列法、因果分析法、组合预测法。这三类方法都各有优势，但也存在自身的缺陷，使得预测的准确性和精度难以保证。时间序列法，由于其只考虑了港口吞吐量自身历史的变化，影响因素单一，使得预测结果会出现很大的误差；因果分析法在预测的过程中未做到细致的研究港口吞吐量的变化规律和影响因素，也将因为变量选取的不当，难以取得较好的预测效果；组合预测法在进行单项预测模型选择时，存在着一定的主观性和随机性，使得···试读结束