基于时间序列的港口货物吞吐量GRNN预测模型

• 作者: 周少龙 周锋
• 来源期刊: 上海海事大学学报
• 关键词: 港口 货物吞吐量 时间序列 广义回归神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 70-73
• 分类号: U691.71|TP183|O211.61
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9498.2011.01.015

摘要

为准确进行港口货物吞吐量预测,采用逐步递归的方法,建立基于时间序列的港口货物吞吐量广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)预测模型.利用该模型预测某港口货物吞吐量,结果表明:对于小样本的短期预测,该模型具有适应性好、误差小等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周少龙	武汉理工大学航运学院	2	27	2.0	2.0
2	周锋	武汉理工大学航运学院	3	31	2.0	3.0