基于二次分解集成模型的港口和航空貨運(yùn)量預(yù)測研究

基于二次分解集成模型的港口和航空貨運(yùn)量預(yù)測研究

摘要：貨運(yùn)量的預(yù)測對于港口和航空運(yùn)輸行業(yè)具有重要意義，可以幫助決策者制定合理的運(yùn)輸計劃和資源配置。本文基于二次分解集成模型，通過對過去的貨運(yùn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，提出了一種有效的港口和航空貨運(yùn)量預(yù)測方法。該方法將時間序列分解為趨勢、季節(jié)性和殘差三個組成部分，并利用隨機(jī)森林和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行集成預(yù)測。通過對實(shí)際數(shù)據(jù)的預(yù)測驗證，結(jié)果表明該模型具有較高的準(zhǔn)確性和預(yù)測能力。

1.引言

貨運(yùn)量的預(yù)測對于港口和航空運(yùn)輸行業(yè)的管理和決策具有重要意義。準(zhǔn)確預(yù)測貨運(yùn)量可以幫助決策者制定合理的運(yùn)輸計劃和資源配置，提高運(yùn)輸效益和經(jīng)濟(jì)效益。然而，貨運(yùn)量預(yù)測受到多種因素的影響，如經(jīng)濟(jì)狀況、季節(jié)性變化、政策調(diào)整等，因此預(yù)測準(zhǔn)確性一直是一個難題。

2.相關(guān)工作

過去的研究中，許多學(xué)者已經(jīng)針對貨運(yùn)量預(yù)測進(jìn)行了廣泛的研究。其中，時間序列分析方法是最常用的預(yù)測方法之一。時間序列分析將時間序列數(shù)據(jù)拆分為趨勢、季節(jié)性和殘差三個組成部分，通過對每個組成部分進(jìn)行建模來預(yù)測未來的貨運(yùn)量。另外，機(jī)器學(xué)習(xí)方法也被廣泛應(yīng)用于貨運(yùn)量預(yù)測中，例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林等。

3.二次分解集成模型

為了提高貨運(yùn)量的預(yù)測準(zhǔn)確性，本文提出了一種基于二次分解集成模型的方法。首先，對觀測到的貨運(yùn)量時間序列進(jìn)行時間序列分解，將其拆分為趨勢、季節(jié)性和殘差三個組成部分。然后，利用隨機(jī)森林算法對每個組成部分進(jìn)行建模和預(yù)測。最后，將三個組成部分的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行集成，得到最終的貨運(yùn)量預(yù)測結(jié)果。這種集成方法可以有效地利用各個組成部分的特點(diǎn)，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和魯棒性。

4.實(shí)證分析

為了驗證二次分解集成模型的預(yù)測效果，本文利用實(shí)際的港口和航空貨運(yùn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析。首先，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除異常值和缺失值的處理。然后，將數(shù)據(jù)按照時間順序劃分為訓(xùn)練集和測試集。在訓(xùn)練集上，利用過去的貨運(yùn)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)整參數(shù)。在測試集上，利用已知的貨運(yùn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，并與實(shí)際觀察值進(jìn)行比較。

實(shí)證結(jié)果顯示，二次分解集成模型能夠較好地捕捉到貨運(yùn)量的趨勢、季節(jié)性和殘差變化。通過對比不同參數(shù)的模型，發(fā)現(xiàn)隨機(jī)森林算法對趨勢和季節(jié)性的預(yù)測效果較好，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對殘差的擬合效果較優(yōu)。綜合考慮這些因素，通過將隨機(jī)森林和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)集成，得到的最終預(yù)測結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確性和預(yù)測能力。

5.結(jié)論

本文基于二次分解集成模型對港口和航空貨運(yùn)量進(jìn)行了預(yù)測研究。通過對實(shí)際數(shù)據(jù)的實(shí)證分析，驗證了該模型在貨運(yùn)量預(yù)測上的有效性和準(zhǔn)確性。隨著數(shù)據(jù)的積累和技術(shù)的進(jìn)步，二次分解集成模型有望在貨運(yùn)量預(yù)測中得到更廣泛的應(yīng)用。未來的研究可以進(jìn)一步改進(jìn)模型的算法和參數(shù)，提高預(yù)測的精度和實(shí)用性本文基于二次分解集成模型對港口和航空貨運(yùn)量進(jìn)行了預(yù)測研究，并通過實(shí)證分析驗證了該模型的有效性和準(zhǔn)確性。模型能夠較好地捕捉到貨運(yùn)量的趨勢、季節(jié)性和殘差變化。通過將隨機(jī)森林和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)集成，得到的最終預(yù)測結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確性和預(yù)測能力。隨著數(shù)據(jù)