基于支持向量机的大连港主要货种吞吐量预测研究

来源：大连海洋大学学报杂志2019年第5期北京时间：

作者：宋长利, 靳廉洁, 关峰, 林木西

单位：1.辽宁大学 经济学院，辽宁 沈阳 110036;2.交通运输部规划研究院水运所，北京 100028; 3.沈阳建筑大学 交通工程学院，辽宁 沈阳 110168

摘要：为建立适合港口典型货种煤炭、油品、集装箱吞吐量的数据模型，实现精准预测港口吞吐量，本研究中结合直接和迭代预测模型的优点，构建了基于支持向量机模型的多步混合预测方法，并通过对大连港66个月吞吐量样本数据进行了实证分析。结果表明：利用建立的多步混合预测模型计算，煤炭、油品、集装箱的预测值与实际值的平均相对误差分别为5.7%、4.2%、2.8%；相关系数分别为95.5%、95.2%、98.2%。研究表明，本研究中构建的多步混合预测模型参数标定准确、预测精度较高，可为港口经营者掌握港口运转状态及经营决策提供技术支持，在港口多货种吞吐量指标预测中具有可行性。

关键词：港口吞吐量,支持向量机,多步混合预测模型,实证分析

基金资助：沈阳市社科联项目(SYSK2019-07-31)；教育部哲学社会科学发展报告培养项目(11JBGP010)