基于ARIMA-RBF神经网络的沿海港口吞吐量预测研究

• 作者: 辛曼玉
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 沿海港口 吞吐量预测 ARIMA RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 241-244
• 页数: 4页
• 分类号: U652.1
• 字数: 3050字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2014.01.052

摘要

在沿海吞吐量预测中，影响因素多且复杂，传统的计量经济模型很难得到满意的结果。针对此特点，提出一种组合预测模型，先后用ARIM A模型和RBF神经网络模型探求港口吞吐量历史数据的线性和非线性变化规律，最后将两者预测结果组合。对福建省港口货物吞吐量预测作为实例进行验证，结果表明，相对单一预测模型，该方法的预测精确度更高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	辛曼玉	东莞职业技术学院管理科学系	12	96	6.0	9.0