误差修正Stacking算法在港口吞吐量预测中的应用

• 作者: 李朝辉 殷铭 王晓倩 张琳
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 吞吐量预测 误差修正
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 仿真服务化
• 页码范围: 512-517
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2022.02.099

摘要

吞吐量的准确预测对于港口的发展具有重要意义,传统的单一模型在预测的精度或稳定性上都存在局限性.为提高吞吐量预测精度,引入Stacking算法的思想建立组合模型,并在此基础上提出了利用PCA-BP模型修正Stacking算法误差的误差修正模型;同时以1998-2017年深圳港集装箱吞吐量为实证研究对象,进行了基于BP神经网络和NARX神经网络单一预测模型、误差修正Stacking算法的预测模型及其它组合模型的预测对比分析,结果显示误差修正Stacking算法模型预测精准度最好,验证了模型的可行性,为港口的吞吐量预测提供参考.