基于随机森林的厦门市港口吞吐量短期预测模型分析

• 作者: 刘子文 唐平舟 张博
• 来源期刊: 物流时代周刊
• 关键词: 港口吞吐量 随机森林 影响因素 预测
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 物流论坛
• 页码范围: 16-18
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0542.2020.06.001

摘要

港口吞吐量预测的影响因素多且复杂.本文运用随机森林算法建立了短期预测模型,以2009年6月—2018年12月的厦门市港口货物吞吐量统计月度数据为实例,将使用随机森林算法的预测结果与BP神经网络模型的预测结果进行了比较.结果表明:随机森林算法的预测精度较高,回归拟合效果最优,在处理具有复杂因素众多和不确定性非线性系统的组合建模预测问题时,具有很好的参考价值.