基于因子分析和曲线拟合的集装箱吞吐量预测

• 作者: 贾飞跃 韩晓龙
• 来源期刊: 上海海事大学学报
• 关键词: 自回归积分移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型 因子分析 曲线拟合 集装箱吞吐量预测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 18-22
• 页数: 5页
• 分类号: U691.71
• 语种: 中文
• DOI: 10.13340/j.jsmu.2019.02.004

摘要

为提高集装箱吞吐量的预测精度,提出基于因子分析和曲线拟合的集装箱吞吐量预测模型.以上海港为例,通过因子分析,分析影响集装箱吞吐量的主要因素,筛选出主因子,得到不同年份的综合经济发展值;再运用曲线拟合方法,建立以综合经济发展值为自变量,以集装箱吞吐量为因变量的三次曲线模型;运用自回归积分移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测2016-2020年的综合经济发展值,进而求得2016-2020年上海港集装箱吞吐量预测值.结果 表明:该模型的拟合效果和预测精度均较高,可以运用到集装箱吞吐量预测中.给出上海港在国内经济新常态下转型升级的建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩晓龙	上海海事大学物流科学与工程研究院	68	531	12.0	21.0
2	贾飞跃	上海海事大学物流科学与工程研究院	1	2	1.0	1.0