基于灰色系统理论的宁波港物流需求预测研究

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基于灰色系统理论预测方法的研究及其应用的开题报告

基于灰色系统理论预测方法的研究及其应用的开题报告

基于灰色系统理论预测方法的研究及其应用的开题
报告
一、研究背景及意义
随着现代信息化技术的不断发展,数据量呈现爆炸式增长,如何从大量信息中抽取有价值的数据并进行预测分析,成为越来越受关注的问题。

灰色系统理论作为一种新兴的预测分析方法,已经在各个领域得到广泛的应用,特别是在经济、社会、环境等领域。

其独特的分析思想和方法,能够从少量不完整的信息中提取出有用的预测模型和规律,对于解决实际问题具有重要意义。

二、研究内容和方法
本研究将基于灰色系统理论,探讨其在预测分析中的应用。

具体研究内容包括:
1. 灰色系统理论的基本概念和原理;
2. 基于灰色系统理论的预测方法,如灰色模型、灰色关联分析等;
3. 灰色系统理论在实际问题中的应用案例分析;
4. 基于MATLAB等工具的实验验证。

三、研究预期结果
通过实验验证和实例分析,研究预期达到以下结果:
1. 深入掌握灰色系统理论的基本概念和原理;
2. 熟练掌握基于灰色系统理论的预测方法和工具的使用;
3. 掌握灰色系统理论在实际问题中的应用方法和技巧;
4. 能够运用灰色系统理论解决实际问题,并取得良好的效果。

四、研究应用前景
灰色系统理论能够在缺乏完整信息、数据量较小但有可预测规律的情况下,提供精准的预测模型和规律。

目前,灰色系统理论已经被广泛应用于宏观经济预测、环境保护、社会管理等众多领域,并取得了良好的应用效果。

因此,本研究的结果将具有重要的理论和实践意义,并具有较广阔的应用前景。

宁波市港口物流发展影响因素的灰关联度分析

宁波市港口物流发展影响因素的灰关联度分析

毕业论文文献综述物流管理港口物流发展影响因素的灰关联度分析随着经济的发展,物流越来越受到关注。

物流被公认为是“第三大利润源泉”,现在在中国已经掀起了“物流热” 。

每个城市都很注重物流的发展。

物流业的发展是城市经济发展的加速器。

发展港口物流是促进宁波现代港口经济的重点之一,也是衡量宁波港口经济现代化、国际化、高端化的重要标志,1 研究意义、预期目标1. 1 研究意义港口作为水陆运输的连接点,作为发展物流的突破口,在交通运输网络中起到极其重要的作用。

港口物流核心业务向港口周边地区辐射,从而带动进了出口贸易,通过港口物流的发展,必将对区域经济物流发展起到重要的促进作用。

港口物流一直被看成是地区经济的增长点,创造了就业机会,对国民经济和地区经济的发展做出了重要贡献,在区域经济乃至整个国民经济中的地位日益凸显。

宁波港是中国内地四大国际深水港之一,发展港口物流是促进宁波现代港口经济的重点之一,也是衡量宁波港口经济现代化、国际化、高端化的重要标志。

港口资源是发展宁波港口物流的最大优势,但是宁波港口物流发展仍存在着管理体制、基础设施、缺乏远景规划等方面的掣肘。

本文从港口物流的影响因素这个角度出发研究宁波港口物流的发展,找出其瓶颈所在,从而制定出相应的策略,这对加快宁波港口物流发展有着极其重大的意义。

1. 2 预期目标本文通过研究影响宁波港口物流发展的因素分析,应用灰关联度分析法,分析宁波港口物流发展的反映指标和影响指标,探讨宁波港口物流发展现状,总结宁波物流发展的瓶颈环节,有针对性地制定相应的策略,发展现代物流业,促进区域经济的发展,使宁波港口物流适应经济全球化发展的需要。

2 国内外研究现状2. 1 国内研究现状国内在港口物流发展方面的研究方面主要侧重在港口物流发展现状问题、对策及其研究方法这三方面。

关于港口物流现状问题方面,纪少波(2004)在《港口物流发展现状及其对策》指出我国港口物流主要体现在基础设施薄弱,规模较小,人才缺乏依据缺乏范围规划等。

基于无偏灰色马尔科夫模型的物流需求量预测

基于无偏灰色马尔科夫模型的物流需求量预测

基于无偏灰色马尔科夫模型的物流需求量预测
顾央青
【期刊名称】《物流技术》
【年(卷),期】2013(032)011
【摘要】针对灰色预测与马尔科夫链预测的优点和不足,提出了无偏灰色马尔科夫模型,该模型既消除了传统灰色预测的固定偏差,发挥了灰色系统预测精度的特点,又利用了马尔科夫模型对预测波动性数据准确的优势,最后利用宁波市货运量的数据进行预测验证,结果显示无偏灰色马尔科夫模型预测精度较高,表明该模型的可行性和有效性.
【总页数】3页(P262-263,268)
【作者】顾央青
【作者单位】宁波职业技术学院,浙江宁波315800
【正文语种】中文
【中图分类】F252.21
【相关文献】
1.基于改进灰色马尔科夫模型的木材需求量预测 [J], 李义华;杜康;周洁
2.基于无偏灰色马尔科夫模型的客流量预测 [J], 马彪
3.基于新维无偏灰色马尔科夫模型的桥梁技术状况预测 [J], 蒋茂源
4.基于改进新维无偏灰色马尔科夫模型宁夏能源消费预测 [J], 赵国强;胡华
5.基于无偏灰色马尔科夫模型的新疆物流需求量预测 [J], 程霄;陈玉鹏;王锦妍;邹孟博
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基于灰色理论的物流公司的装配和预测研究

基于灰色理论的物流公司的装配和预测研究

基于灰色理论的物流公司的装配和预测研究摘要:本文针对物流公司的实际问题,建立出一种基于灰色理论的指数平滑法,先是利用数据,运用灰色预测的理论初步预测出所要求的值。

再运用指数平滑的方法,将所预测出的第一组数据进行再预测,得到了一组修正过的数据。

最后进行趋势校正,改进指数平滑预测结果。

最终得到一组所预测出的数据。

结合现实为预测模型提出了一些具有建设性的意见。

关键字:预测灰色理论指数平滑1.问题描述某市通畅物流货运中心主要依托该市所具有的物流、人流、信息流中心地位,和在全省有一定影响的贸易广场、轻纺城、旧货市场、建材市场、蔬菜批发市场、果品批发市场等一批专业市场,以及抚州金巢经济开发区、抚北工业园的企业群等一批大型工业企业,创立的一家专业物流公司,该公司拥有3辆卡车,每辆载重量均为8000kg,可载体积为9.084m3,是一个集业务受理、仓储、运输为一体的专业运输企业,运输区域遍及全国各地。

该公司为客户托运货物主要有四类:E类、F 类、G类、H类,公司有技术实现四类货物任意混装。

从甲地到乙地平均每类货物每公斤(kg)所占体积和相应托运单价为:E各类货物每公斤所占体积为0.0012m3及托运价格为每公斤1.7元;E各类货物每公斤所占体积为0.0012m3及托运价格为每公斤1.7元;E各类货物每公斤所占体积为0.0012m3及托运价格为每公斤1.7元;E各类货物每公斤所占体积为0.0012m3及托运价格为每公斤1.7元;E各类货物每公斤所占体积为0.0012m3及托运价格为每公斤1.7元。

每天各类货物的申请总量是随机变量,现有六月份一个月的数据,为获取更大收益,需要对将来的货物申请总量进行预测。

预测其后7天内,每天各类货物申请量。

2.灰色预测(1)模型建立我们往往要对商业问题,农业问题等做未来的预测工作,另外,进行军事战争以及治理生态环境也需要对未来的发展情形做一可靠的分析,这就产生了灰色预测。

顾名思义,灰色预测就是对灰色系统问题进行未来的预测,这里讨论的灰色预测是以GM(1,1)(即GM(1,N)当N=1时的特例)模型为基础的。

宁波—舟山港港口物流的集疏运系统优化研究

宁波—舟山港港口物流的集疏运系统优化研究

宁波—舟山港港口物流的集疏运系统优化研究作者:朱璐琪来源:《农村经济与科技》2017年第15期[摘要]随着全球贸易的快速发展,对港口物流提出的要求越来越高,而方便快捷的港口集疏运系统能提高港口物流服务的效率与效益。

通过对宁波—舟山港港口物流集疏运系统的现状分析,指出其存在的问题,从协调优化的角度出发,运用灰色预测法对宁波—舟山港港口货物吞吐量进行科学预测,进而构建合理的港口集疏运系统优化模型。

[关键词]宁波—舟山港;集疏运系统;优化模型[中图分类号]F552.7 [文献标识码]A1 前言当前国际贸易迅猛发展,畅通便捷的集疏运系统不仅能促进该港口货物吞吐量的快速发展,对于加快货物装卸速度、确保货物准时送达、减少货物流动时间等也具有很大意义。

宁波—舟山港是中国大陆的重要干线港,是原油、矿石等材料的重要存储地,大部分华东地区的散杂货也在宁波-舟山港进行中转和储存。

但是,就目前看来,宁波-舟山港港口物流集疏运系统的发展缺少长期深远的规划、竞争环境较为恶劣,集疏运系统发展所存在的一些问题也成为阻碍宁波—舟山港物流发展的一个短板。

2 宁波—舟山港集疏运系统现状及问题2.1 现状分析宁波—舟山港的集疏运系统主要包括两个方面:一是由远洋干线、近洋支线等组成的海上集疏运系统;二是由公路、铁路、水路、管道等多种运输方式构成的后方集疏运网络。

本文所研究的主要是港口的后方集疏运系统。

宁波—舟山港后方集疏运系统运输方式可以分为公路、铁路、水路、管道及以皮带机为代表的其他方式,2016年各方式的集疏运比例见表1。

2.2 存在问题总体来说,目前宁波-舟山港的港口集疏运系统以港口为中心,以部分公路网为骨架,配以公、铁、水、空四种运输方式,并逐步完成集高速公路、疏港道路、普通道路于一体。

但是宁波—舟山港港口集疏运系统的建设还有很多方面存在不足,主要表现在以下几个方面:港口集疏运结构不合理;公路运输效率较低,矛盾突出;港口铁路集疏运优势不明显;港口集疏运设施建设水平较低。

基于多变量灰色模型算法的物流需求预测研究

基于多变量灰色模型算法的物流需求预测研究

Study on Logistics Demand Forecasting Based on Multi-parameter Grey Model Algorithm 作者: 高洪波[1] 杨建强[2]
作者机构: [1]江苏城市职业学院电信系,江苏南通226006 [2]鹤壁职业技术学院电子信息工程学院,河南鹤壁458030
出版物刊名: 物流技术
页码: 220-222页
年卷期: 2013年 第7期
主题词: 灰色系统理论 物流需求 多变量灰色模型 预测模型
摘要:基于多变量灰色模型算法,以物流需求预测为目标,研究探讨了物流需求预测的多变量灰色模型GM(1,n)的构建思路与方法,并通过具体的算例,构建了一个物流需求GM(1,3)模型,给出了该模型的构建步骤和过程,通过残差检验和分析得出,该模型对物流需求预测有着较好的可行性和实用性,且使用该模型预测时所需原始样本数据量小,预测精度较高,无论是对物流需求的宏观长期预测,还是对微观短期的物流需求预测都具有一定的适用性。

物流需求预测研究分析基于灰色预测法

物流需求预测研究分析基于灰色预测法

物流需求预测研究分析基于灰色预测法RUSER redacted on the night of December 17,2020山东交通学院2008届毕业生毕业论文(设计)物流需求预测研究分析院(系)别交通与物流工程系专业物流工程届别2004届学号姓名指导教师山东交通学院教务处二○○八年三月原创声明本人刘冲郑重声明:所呈交的论文“物流需求预测研究分析”,是本人在导师的指导下开展研究工作所取得的成果。

除文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果,对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明,本人完全意识到本声明的法律后果,尊重知识产权,并愿为此承担一切法律责任。

论文作者(签字):日期:2008年6月5日摘要物流作为一个新兴的产业,已经成为社会经济发展的重要建设要素。

物流的需求与预测作为物流发展的一个重要的课题,也已经成为众多企业和专家研究的重点。

本文首先阐述了在对国内外研究现状和论文的研究意义进行了一些总结,简单地介绍了物流需求预测相关理论,并探讨简单总结了一些比较常用的预测方法。

然后,重点讨论了灰色预测方法的概念和其在物流需求预测中的应用,介绍了几种基本的灰色预测模型。

随后,通过对2000~2005年安民物流公司业务量的系统分析,运用灰色系统理论,建立了一系列的灰色预测模型,对未来五年的业务量进行了预测。

最后,通过对不同模型的预测结果的进行了比较分析,得到了公司业务量较为合理的预测模型。

实验表明最终的预测模型是合理、有效的。

灰色系统理论应用于物流需求预测,建模方法简单,精度较高,具有一定的理论依据和现实意义。

关键词:物流,需求预测,灰色理论AbstractLogistics as an emerging industry, has become an important socio-economic development of building elements. Logistics and forecast the demand for logistics development as an important issue, many enterprises have also become the focus of the study and experts.First of all issues on the domestic and international research papers on the status and significance of a number of summary, the logistics demand forecast on the theory and simple summed up some of the more commonly used method of forecasting. Focused on the grey forecasting methods and the concept of logistics in its prediction of demand on several basic grey model. By 2000 to 2005 for all of the logistics business systems analysis, the use of grey system theory, the establishment of a series of grey model, the volume of business in the next five years to predict. Finally, the different models predict the results of a comparative analysis, the company's business volume is more reasonable prediction model. Experiments show that the final prediction model is a reasonable and effective.Grey theory applied in the logistics system to forecast demand, modeling method is simple, high precision, has a theoretical basis and practical significance.你的翻译有挺多地方不通顺,调整完中文摘要再翻译一下,然后在疏通疏通就好了。

宁波港集装箱吞吐量预测模型的选择

宁波港集装箱吞吐量预测模型的选择

宁波港集装箱吞吐量预测模型的选择薛俊强【摘要】宁波港集装箱运输业务的发展状况对宁波经济和浙江经济有重要影响,所以如何准确预测宁波港集装箱吞吐量,就成为一个重要课题。

之前许多学者运用关联因素预测法、GM (1,1)灰度模型、三次指数平滑法等方法进行预测,但预测精度不高。

文章运用时间序列预测模型中的ARIMA模型,先后进行49次建模尝试,最终建立最优ARI⁃MA (4,2,4)模型,并顺利通过一系列检验。

运用该模型,对宁波港集装箱吞吐量进行预测,精度较高。

同时预测结果显示,近两年宁波港集装箱吞吐量将继续保持低速增长。

%The development of port’s container transportation business has important implications on economy of Ningbo and Zhejiang,so how to accurately predict the container throughput of Ningbo port becomes an important subject.Many scholars predict by correlation factors predicting method,GM (1,1) gray model and three exponential smoothing method,but the prediction precision is not high.Applying ARIMA model,this paper has carried out 49modeling,eventually establishes the optimal ARIMA (4, 2, 4) model, and successfully passes a series of tests. Using this model, Ningbo port container throughput is predicted,and the precision is good.At the same time,the predicted results show that in near ly two years, Ningbo port’s container throughput will continue to maintain a low growth.【期刊名称】《华东经济管理》【年(卷),期】2013(000)005【总页数】4页(P169-172)【关键词】宁波港集装箱吞吐量;预测模型;ARIMA;GM (1,1)【作者】薛俊强【作者单位】宁波广播电视大学经济管理系,浙江宁波 315016【正文语种】中文【中图分类】F552.7一、研究背景近年来,宁波港集装箱吞吐量快速增长,2011年完成1451.2万标准箱,增长11.6%,稳居大陆港口第3位,世界港口第6位。

宁波港国际集装箱吞吐量的灰色预测方法研究

宁波港国际集装箱吞吐量的灰色预测方法研究

则x 为准光滑序列 ,并且若x 为非负准光滑序列,则x 的一次累加生成序列x 具有准指数规律。 [5] 定理 1
(0)
x(0)为原始数据序列,x(1)为x(0)的 1-AGO序列,则 ρ (k ) =
x (0) (k ) < 0.5 , x (1) (k − 1)
2

∧ ∧ ∧

最后将预测数据还原,可得预测值:
x (0) ( k + 1) = x (1) ( k + 1) − x (1) ( k ) ……………………………………………(6)
第三步:GM(1,1)模型精度检验。 GM(1,1)模型能够发现、掌握系统发展的内部规律,对系统的未来状态做出科学的定 量预测。但并不是所有的 GM(1, 1) 模型都能用来预测。一个模型只有经过多种检验才能判 定是否合格。只有通过检验的模型才能用作预测。
2. 灰色预测方法
2.1 灰色预测理论
灰色系统是指既含有已知信息又含有未知的或非确知信息的系统。 灰色系统理论提供了 在贫信息情况下解决系统问题的新途径。 当寻求不到系统的概率特性时, 灰色模型显现出突 出的优越性。[3]目前灰色预测模型在国民经济预测中得到了一定程度的应用,实践证明其预 测精度比较好。
T
⎛ −[ x (1) (1) + x (1) (2)] / 2 1⎞ ⎜ ⎟ (1) (1) 1⎟ ⎜ −[ x (2) + x (3)] / 2 ⎟ …………………………………………….(5) B=⎜ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ (1) (1) ⎝ −[ x (n − 1) + x (n)] / 2 1⎠ ⎛ − z (1) (2) ⎜ (1) − z (3) B=⎜ ⎜ ⎜ ⎜ − z (1) ( n ) ⎝ 1⎞ ⎟ 1⎟ ⎟ ⎟ 1⎟ ⎠

基于灰色系统理论的物流需求预测模型

基于灰色系统理论的物流需求预测模型
度 L8C(7CD23 5
G
G
#!8C 8127C 8122"
( D 1 3 5
计算得 )L 8C(7C523(K@(#B# !L 8C(7C<23
(K@@#<?" L8C(7C<2ML8C(7C52M(K@ ! 说 明 )$5 %
货 物 周 转 量 和 货 运 量 与 *+, 均 有 较 好 的关联 性 +$< % 货 物 周 转 量 与 *+, 的 关 联程度大于 货 运 量 与 *+, 的 关 联 程 度 ! 货物周转量指标更能代表物流需求 " 下 文将用货物周转量表征物流需求 ! 并对 其进行预测建模 " 三 ! 物 流 需 求 灰 色 预 测 *N "!7! # 模 型构建过程 灰 模 型 $*OPQ NRSPT % 是 具 有 部 分 差 分部分微分性质的近似微分方程 " 灰建 模就是对那些近似地 # 大意地满足微分 方程构成条件的序列建立近似的微分方 程模型 " 最常用的是 *N05756 模型 " 设 / $(%01634/ $(%0567/ $(%0<67 * 7/ $(%0G6: 为 原始数列 ! 在建模前首先应对 / $(%016 进行
表5 年 份
5"$".<((= 年实际 *+,!货运量 ! 货物周转量
期数 $V % 实际 *+, $ 亿元 % 货运量 $ 万吨 % 货物周转量 $ 亿吨公里 %
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基于灰色模型的宁波舟山港货物吞吐量预测研究

基于灰色模型的宁波舟山港货物吞吐量预测研究

管理探索Һ㊀基于灰色模型的宁波舟山港货物吞吐量预测研究郑浩晔摘㊀要:港口自古以来就是各个国家对外贸易㊁与其他国家交流沟通的一个重要场景ꎮ而港口货物吞吐量则可以定量地衡量该港口进出口贸易的绝对值以及在整个国家进出口贸易中所占的比重ꎬ在一定程度上反映了港口城市以及所在国家的经济繁荣程度ꎮ宁波舟山港是排名世界前五的港口ꎬ具有一定的代表性ꎬ本文以宁波舟山港货物吞吐量的近几年统计数据为依据ꎬ利用灰色预测模型科学预测未来宁波港货物吞吐量ꎮ通过实例探讨GM(1ꎬ1)模型在港口吞吐量方面的应用ꎬ同时验证了灰色预测模型的有效性和实用性ꎮ关键词:港口吞吐量ꎻ灰色预测ꎻGM(1ꎬ1)模型ꎻ发展策略中图分类号:F253㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:1008-4428(2018)10-0005-02㊀㊀一㊁引言随着世界经济与贸易的发展ꎬ进出口越来越频繁ꎬ而港口则是一座城市甚至一个国家对外贸易的重要场景ꎮ港口货物吞吐量则可以精确定量地衡量该港口进出口贸易的绝对值以及横向与其他港口作比较ꎬ显示其在整个国家进出口贸易中所占的比重ꎬ在某种意义上可以反映出港口城市以及所在国家的经济繁荣程度ꎮ对港口吞吐量的合理预测对港口发展方向㊁基本设施投资规模㊁港口的经营策略等方面都有着至关重要的作用ꎮ宁波舟山港位于我国海岸中部的杭州湾口南侧ꎬ距长江口仅200公里ꎬ是我国沿海南北海运的交汇处ꎬ历史悠久ꎮ2017年ꎬ宁波舟山港的货物吞吐量达到了10.09亿吨ꎬ成为世界上首个货物吞吐量超过10亿吨的港口ꎮ随着货物吞吐量的增加势必意味着基础设施需要紧跟步伐ꎬ与之配套ꎮ因此ꎬ科学且准确地预测港口货物吞吐量是必要且实用的ꎮ港口货物吞吐量预测方法有很多种ꎮ比如刘明维等在2005年用指数平滑法进行预测ꎻ刘志杰等人在2007年使用组合模型法对港口的货物吞吐量进行预测ꎻ林强等在2008年使用灰色多元回归模型法ꎻ匡海波在2009年用灰色模型法进行预测ꎻ陈秀瑛ꎬ古浩在2010年使用线性回归分析法进行预测ꎮ由于区域经济发展状况㊁港口运营情况㊁港口基础设施㊁市场需求等错综复杂的因素互相作用ꎬ影响着港口的货物吞吐量ꎬ其中的关联实在是让人难以弄清楚ꎮ而灰色系统预测模型恰好适用于信息不完全的场景ꎬ因此本文选用灰色系统来预测宁波舟山港的货物吞吐量ꎬ这对其他港口也有着一定的借鉴意义ꎮ二㊁模型的建立(一)灰色模型来源1982年ꎬ华中科技大学控制科学与工程系教授邓巨龙提出灰色模型这一概念ꎮ灰色模型是求解不完全信息系统的一种数学方法ꎮ它将控制论的观点和方法扩展到了相对复杂的大型系统中ꎬ将运筹学的数学方法和自动控制融合在一起ꎬ以其独特的角度对广泛存在于客观世界中的灰色问题进行研究ꎮ在短时间内ꎬ灰色系统理论得到了迅速的发展ꎬ应用于自然科学和社会经济等诸多领域ꎬ说明了这门学科强大生命力以及合理性ꎬ具有广阔的发展前景ꎮ灰色系统理论研究的是信息不完全的建模问题ꎬ为解决信息不完备情况下的系统问题提供了一种新的方法ꎮ它把所有随机过程看作是一个在一定范围内变化的㊁与时间相关的灰色过程ꎮ灰色模型是通过大量的样本研究ꎬ使用数据生成的方法ꎬ而不是从以往人们所熟知的统计规律的角度来看的ꎮ它将无序的原始数据按一定数量排序生成序列从而进行研究ꎮ灰色理论认为ꎬ虽然系统的行为现象是比较混沌的ꎬ数据是比较没有规律可循的ꎬ但它具有整体性ꎬ在混沌的数据之后ꎬ必然有一些规律隐藏在其中ꎮ灰色模型的产生就是从无序的原始数据中找寻到这一内在规律ꎮ(二)灰色系统GM(1ꎬ1)的具体模型及计算方法设非负原始序列X(0)={x(0)(1)ꎬx(0)(2)ꎬ ꎬx(0)(n)}ꎬ对X(0)作一次累加ꎬ得到生成数列为X(1)={x(1)(1)ꎬx(1) (2)ꎬ ꎬx(1)(n)}ꎬ其中x(1)(k)=ðki=0x(i)ꎮ于是x0(k)的GM(1ꎬ1)白化形式微分方程为dx(1)dt+ax(1)=u(1)其中aꎬu为待定参数ꎬ将上式离散化ꎬә(1)(x(1)(k+1))+az(1)(x(k+1))=u(2)因为ә(1)(x(1)(k+1))=x(1)(k+1)-x(1)(k)=x(0)(k+1)(3)z(1)(k+1)=1/2(x(1)(k+1)+x(1)(k))(4)将(3)(4)两个式子带入(2)ꎬ得到x(0)(k+1)=a[-1/2(x(1)(k)+x(1)(k+1))]+u(5)x0(2)x0(3)Mx0(n)éëêêêêùûúúúú=-1/2(x(1)(1)+x(1)(2))1-1/2(x(1)(2)+x(1)(3))1MM-1/2(x(1)(n-1)+x(1)(n))1éëêêêêùûúúúú(6)Y=x(0)(2)x(0)(3)⋮x(0)(n)éëêêêêùûúúúúꎬB=-1/2(x(1)(1)+x(1)(2))1-1/2(x(1)(2)+x(1)(3))1⋮⋮-1/2(x(1)(n-1)+x(1)(n))1éëêêêêùûúúúúΦ=[a㊀u]Tꎬ则(6)可以写成Y=BΦ(7)Φ^=[a^ꎬu^]T=(BTB)-1BTY(8)5把求取的参数带入(1)式ꎬ求出其离散解为x^(1)(k+1)=x(1)(1)-u^a^éëêêùûúúe-a^k+u^a^(9)还原到原始数据ꎬ得x^(0)(k+1)=x^(1)(k+1)-x^(1)(k)=(1-ea^)x(1)(1)-u^a^éëêêùûúúe-a^k(10)(9)(10)两式称为GM(1ꎬ1)模型的时间相应函数模型ꎬ它是GM(1ꎬ1)模型灰色预测的具体计算公式ꎮ模型检验:相对误差检验法:设按GM(1ꎬ1)建模法已经求出x^(1)ꎬ并将x^(1)做一次累减转化为x^(0)ꎬ即X^(0)=[x^(0)(1)ꎬx^(0)(2)ꎬLꎬx^(0)(n)](11)计算残差得E=[e(1)ꎬe(2)ꎬLꎬe(n)]=X(0)-X^(0)(12)其中ꎬe(k)=x(0)(k)-x^(0)(k)ꎬk=1ꎬ2ꎬ ꎬn计算相对误差得ꎬrel(k)=e(k)x(0)kˑ100%ꎬk=1ꎬ2ꎬLꎬn(13)计算平均相对误差rel=1nðnk=1|rel(k)|ꎬ(14)后验差检验法:设按GM(1ꎬ1)建模法所求出的X^(0)如(11)所示ꎬ残差如(32)所示ꎬ原始序列X(0)及残差序列E的方差分别为s21和s22ꎬ则s21=1nðnk=1[x(0)(k)-x]2ꎬs22=1nðnk=1[e(k)-e]2(15)x=12ðnk=1x(0)(k)ꎬe=1nðnk=1e(k)C=s2/s1(16)p=P{∣(e(k)-e)∣<0.6745s1}(17)指标均方差比值(16)和小误差概率(17)是后验差检验的两个重要指标ꎬ均方差比值越小越好ꎬ均方差比值越小表示原始序列的方差大而残差序列的方差越小ꎬ即原始数据离散程度大而残差离散程度小ꎬ均方差比值越小就意味着尽管原始数据很离散ꎬ而模型所计算出来的值与实际值之差并不太离散ꎮ指标小误差概率越大越好ꎬ小误差概率越大ꎬ表明残差与残差平均值之差小于给定值0.6745s1的点较多ꎬ也就是说拟合值分布比较均匀ꎮ按均方差比值㊁小误差概率这两个指标ꎬ可以比较综合地描述预测模型的精确度ꎮ模型的精确度由均方差比值和小误差概率共同刻画ꎮ一般将模型精确度分为四级ꎬ具体见表1ꎮ表1㊀灰色预测模型精确度对照表模型精确度等级均方差比值C小误差概率p1级(好)Cɤ0.350.95ɤp2级(合格)0.35<Cɤ0.50.80ɤp<0.953级(勉强)0.5<Cɤ0.650.70ɤp<0.84级(不合格)0.65<Cp<0.7㊀㊀模型的精确度级别=max{p的级别ꎬC的级别}三㊁灰色预测实例分析(一)宁波舟山港简介宁波港因为其地理优势ꎬ作为港口的历史十分的悠久ꎮ早在唐朝的时候ꎬ当时称为明州港的宁波港就开始有前往高丽㊁日本和南洋等地的国外航线ꎬ在宋朝和元朝时期ꎬ明州港作为海上丝绸之路的起点ꎬ更是和广州港㊁泉州港一起称为三大贸易港口ꎬ由此可见其规模之大名声之响ꎮ近现代以来ꎬ从作为«南京条约»五口通商口岸之一到改革开放以后ꎬ宁波被列为计划单列市大力发展对外贸易的重要战略举措ꎬ无不彰显着这座城市㊁这个港口的悠久历史㊁良好的地理位置ꎮ从近几年的数据看ꎬ宁波港被列为世界五大港口ꎬ中国前三大港口ꎬ其中宁波港的货物吞吐量位居全国第一ꎬ集装箱吞吐量列为全国第三ꎮ2016年1月1日起ꎬ宁波港与附近的舟山港完成合并ꎬ取名为宁波舟山港ꎮ这一合并增加了宁波舟山港在国际贸易中的地位ꎬ有着深远的战略意义ꎮ2017年全年ꎬ宁波港累计完成了10.09亿吨的货物吞吐量ꎬ成为全球第一个且唯一一个货物吞吐量超10亿吨的大港ꎬ坐上了世界第一的宝座ꎮ(二)宁波舟山港货物吞吐量预测宁波港近八年货物吞吐量如下表2所示:表2㊀宁波港近八年货物吞吐量(单位:亿吨)年份2010201120122013货物吞吐量6.336.947.448.10年份2014201520162017货物吞吐量8.738.899.2210.09㊀㊀以2010 2017年宁波港货物吞吐量为基期数据进行预测ꎬ原始时间序列数据X(0)={6.33ꎬ6.94ꎬ7.44ꎬ ꎬ10.09}ꎬ累加序列X(1)={6.33ꎬ13.27ꎬ20.71ꎬ ꎬ65.74}ꎬ可以求得a=-0.057760ꎬu=6.519640ꎬ进一步灰微分方程的白化方程是:dx(1)/dt-0.057760x(1)=6.519640ꎮ时间响应式最终整理得:X(1)(k+1)=119.205188exp(0.057760k)-112.875188ꎬ代入可得:X(1)=(6.33ꎬ13.417989ꎬ20.927433ꎬ28.883391ꎬ37.312414ꎬ46.242630ꎬ55.703840ꎬ65.727618)ꎬX(0)=(6.33ꎬ7.087989ꎬ7.509444ꎬ7.955958ꎬ8.429023ꎬ8.930216ꎬ9.461210ꎬ10.023778)检验误差:①均方差比值C=s2/s1=0.08ɤ0.35ꎬ预测结果为好ꎬ②小误差概率p=100%ȡ0.95ꎬ预测结果为好ꎮ同时根据此模型对之后五年宁波港的货物吞吐量进行预测结果见表3ꎮ表3㊀灰色预测下宁波港货物吞吐量(单位:亿吨)年份原始数据序列灰色预测结果20106.336.3320116.947.0920127.447.5120138.107.9620148.738.4320158.898.9320169.229.46201710.0910.02201810.62201911.25202011.92202112.63202213.38㊀㊀㊀(下转第13页)6管理探索Һ㊀3.生源萎缩严重ꎬ招生工作难度加大近年因为高等教育适龄人口回落ꎬ生源市场盲目趋向更高层次教育ꎬ以及各省过度保护本地区学校招生生源ꎬ导致上海高职院校面临生源危机ꎮ(二)改进措施1.积极拓宽资金获取途径ꎬ坚持政府㊁市场㊁社会共培育(1)发挥非营利性民办高校办学优势ꎬ积极寻求政府资金㊁政策扶持在对民办高校支持的力度上ꎬ上海市一直走在全国前面ꎬ每年都会投入大量的资金和扶持力度ꎮ2018年2月1日ꎬ学院取得了非营利性民办高职院校正式资质ꎬ成为少数取得非营利民办高校正式资质的民办高校之一ꎬ这将为学校争取更多政府扶持资金奠定基础ꎮ同时ꎬ积极争取信贷优惠政策ꎬ敦促政府协调金融部门降低对民办高校的信贷门槛ꎬ将 民办学校享受与公办学校同等的税收及其他优惠政策 的规定落到实处ꎮ学院在新建㊁扩建时ꎬ政府应按照公益事业用地及其建设的有关规定给予优惠ꎻ在土地征购的问题上切实减少障碍ꎮ(2)激活办学创新体制及机制ꎬ加强与地方政府和地方企业的合作融入并积极响应国家公益办学政策ꎬ加快创新公益办学的体制机制ꎬ不断拓宽社会环境发展空间ꎮ注重产学研培育ꎬ以获取更多民间资金ꎮ学院与地方政府㊁企业等的互惠合作ꎬ如提供相应的咨询㊁开发㊁信息共享等服务是解决办学经费ꎬ实现其跨越式发展的办学新路ꎮ通过市场调查来及时调整自身的专业结构和学科体系ꎬ培养社会和企业急需紧缺的人才ꎬ积极加强与企业的合作ꎬ针对企业的要求动态设置专业ꎬ争取到企业的经费支持ꎬ辅助学生实习和就业工作ꎬ提高学校在社会上影响力和吸引力ꎮ同时ꎬ将教学科研建设成果转化为生产力ꎬ为地方经济建设和社会提供有偿服务ꎬ即服务社会ꎬ又增加建设资金筹措ꎮ2.依托上海市教委相关培训工程ꎬ强化师资水平的提升组织教师参加市教委教师企业实践项目㊁骨干教师研修班㊁ 强师工程 项目ꎬ提高队伍的教学能力ꎬ加大了对 双师型 教师建设的政策支持与经费投入ꎬ 双师型 教师培养取得了良好的成效ꎮ2016 2017年度学校教师培训326人次ꎬ其中3个月以上26人次ꎻ到行业培训3个月及以上11人ꎻ攻读博士学位2人ꎬ攻读硕士学位3人ꎮ3.完善各项制度ꎬ推进教育教学质量保障体系稳健实施学院规章制度正逐渐完善ꎮ从立足于学院实际ꎬ围绕培养技术技能型人才目标ꎬ紧扣高职关键特征ꎬ强化系统构建ꎬ适时完善制度ꎬ科学规划流程ꎬ细化实施方案ꎬ贯彻以人为本ꎬ从教学工作㊁学生工作㊁科研工作㊁师资队伍建设㊁实习实训基地建设等各方面构建了富有高职特色的学院制度(附«上海工商职业技术学院近两年规章制度名目汇总»)ꎮ4.坚持市场导向目标ꎬ提高人才培养的质量第一ꎬ继续服务上海经济社会发展ꎬ优化专业设置ꎮ集中力量建设品牌专业和长线专业ꎮ第二ꎬ继续加强校企合作ꎮ培育在专业内涵建设ꎬ人才培养中让企业发挥更强的双主体作用ꎮ第三ꎬ继续强化学生素质教育和课程思政工作ꎬ德育为先ꎬ培养 四有人才 ꎮ作者简介:石丽娟ꎬ安徽池州人ꎬ现任上海工商职业技术学院教务处副处长ꎬ讲师ꎮ(上接第6页)四㊁结论本文以宁波港为例ꎬ利用灰色系统预测模型对其集装箱吞吐量进行预测ꎮ预测显示ꎬ到2020年宁波舟山港的货物吞吐量将达到11.92亿吨ꎮ预测结果显示ꎬ宁波舟山港货物吞吐量增长迅速㊁市场前景良好ꎮ作为当地政府以及有关部门ꎬ首先需要保证城市的规划以及对贸易公司㊁出口企业的大力扶持ꎬ只有经济保持强有力的增长ꎬ港口才会有源源不断的货物需要运输ꎮ另外宁波港应该积极改善港口基础设施ꎬ营造良好的经营环境ꎬ制定与吞吐量迅速增长相适应的港口规划ꎬ一定不要让港口的硬件设施掣肘了港口的规模以及发展ꎮ在货物吞吐量保持高速增长的前提下ꎬ政府需要着手协调好港口日益增长的运输需求与港口本身供给能力不足之间的矛盾ꎬ牢牢占据住港口货物总吞吐量世界排名第一的宝座ꎮ参考文献:[1]陈涛焘ꎬ高琴.港口集装箱吞吐量影响因素研究[J].武汉理工大学学报ꎬ2008(12).[2]刘明维ꎬ王铎银等.港口货物吞吐量预测方法探讨[J].水运工程ꎬ2005(3).[3]刘志杰ꎬ季令ꎬ叶玉玲等.基于径向基神经网络的集装箱吞吐量组合预测[J].同济大学学报(自然科学版)ꎬ2007. [4]林强ꎬ陈一梅.灰色多元回归模型在港口吞吐量预测中的应用[J].水运工程ꎬ2008(7).[5]匡海波.中国沿海港口吞吐量预测模型研究[J].科研管理ꎬ2009.[6]陈秀瑛ꎬ古浩.灰色线性回归模型在港口吞吐量预测中的应用[J].水运工程ꎬ2010(5).[7]邓聚龙.灰预测与灰决策[M].武汉:华中科技大学出版社ꎬ2002.[8]刘思峰.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社ꎬ2005ꎬ6.作者简介:郑浩晔ꎬ男ꎬ浙江宁波人ꎬ北京邮电大学经济管理学院硕士ꎬ研究方向:市场营销ꎮ31。

基于灰色神经网络的港口货物吞吐量预测算法

基于灰色神经网络的港口货物吞吐量预测算法
技 术 与 方 法 doi:l 0.3969 ̄.issn.1 005—1 52X.201 8.02.01 5
物流技术 2018年第37卷第 2期 (总第 377期 )
基于灰 色神经 网络 的港 口货物 吞 吐量预 测算 法
胡克满 ’,蒋 勇 ,王顺林 ’,胡海燕 ’
(1.宁波职业技 术学 院 ,浙江 宁波 315800; 2.肇庆学 院 ,广东 肇 庆 526061)
场 挑 战 ,提 升 港 口服 务 能 力 ,港 口之 间 的竞 争 也 越 来 越激烈 ,国内港 口在新的时代下也做 出了新 的调整 , 如 :苏 州 港 、常 熟 港 、张 家 港 三港 合 一 ;宁波 港 和 舟 山 港 也 两港 一 体 化 组建 宁 波舟 山港 等 。 以 宁波 舟 山港 为 例 ,2015年 宁 波舟 山港 货 物 吞 吐量 达 8.9亿 t,跃 居 全球第一 ,集装 箱吞吐量达 2 063万 TEUt 。港 口货
胡克满 ,等:基于灰色神经网络的港 口货物吞吐量预测算法
技 术 与 方 法
物吞吐量关系到集疏运系统 、港 口通过能力 的设计 分信息 ”。灰色系统理论 可以根据 “部分 已知信息”
与规 划 ,有 效 的对港 口货 物吞 吐量 进行 预 测 ,可 以为 进 行 分 析 ,所 以可 以运 用 灰 色 理论 对 港 口货 物 吞
Hu Keman ,Jiang Yong ,W ang Shunlin ,Hu Haiyan (1.Ningbo Polytechnic,Ningbo 315800;2.Zhaoqing College,Zhaoqing 526061,China)
Abstract:In this paper,based on an analysis of the factors influencing the cargo throughput of a harbor,we used the gray model theory to select certain known information to calculate the unknown information,then applied the artificial neural network system to optimize the model,and put forward the harbor cargo throughput prediction algorithm based on the gray neural network.Next by a computer simulation test,we compared the diference between the actual and the predicted values of the cargo throughput of a harbor,showing that the algorithm could satisfactorily predict the cargo throughput of the harbor and was also applicable in other prediction applications.

宁波——舟山港集装箱吞吐量灰色预测分析

宁波——舟山港集装箱吞吐量灰色预测分析
(X (1) + X (2)) 2 1 (1 ) (1 ) ( X (2) + X (3)) 2 . .. ... 1 2 ( X (n
(1 ) (1 )
灰色系统理论(G re y S yst em Th e or y ) 是由我国著名学 者邓聚龙教授根据“灰箱” 概念拓广而来, 并于 1 98 2 年在国 际上首先提出灰色系统理论。 灰色系统理论以 “部分信息已知, 部分信息未知”的“小样本、 贫信息”不确定性系统为研究对 象,通过对部分已知信息的生成、开发,提取有价值的信息, 实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控 。灰 色系统理论的主要内容包括以灰色代数系统、 灰色方程、 灰色 矩阵为基础的理论体系,以灰色序列生成为基础的方法体系, 以灰色关联空间为依托的分析体系,以灰色模型(GM)为核 心的模型体系,以系统分析、评估、建模、预测、决策、控制 为主体的技术体系[6]。 灰色系统理论模型对实验观测数据没有 什么特别的要求和限制,因此应用领域十分宽广。 灰色预测是运用已知系统数据, 采用灰色建模的方法对系 统的未来发展进行预测。 它把预测数据序列看作随时间 (序列 收稿日期:2 01 0- 0 1- 2 6 作者简介:郑燕玲,浙江树人大学外经贸学院。
口经济的发展 在城市经济或区域经济发展 中占据重要地位。
同时,集装箱 港口作为港口的发展趋势之 一,已经越来越明 显,并逐渐形 成以枢纽港为中心、干支线 结合的港口格局。 随着集装箱多 式联运的开展,集装箱吞吐 量日益成为衡量港 口地位和作用的主要标志。 集装箱港口吞 吐量的预测对于集装箱港 口未来的发展有 着极为重要的 影响。目前,对于港口集装 箱预测的方法主要 有弹性分析法 、回归分析法、指数分析法 、灰色系统法、神 经网络法、组 合预测法等,各种预测模型 在适用范围、复杂 程度和精确性 等方面千差万别,需具体目 标具体分析。本文 针对舟山港于 2 0 06 年并入宁波港并更名为宁波—舟山港以 来,仅有少量 历史数据的情况,利用灰色 预测模型适用于明 显上升趋势和小样本数据的特点,采用 G M(1 ,1 )模型对 该港口的集装 箱吞吐量进行预测,为科学 规划宁波—舟山港 提供依据,并据此提出可行的港口规划发展的建议措施。 一、灰色 GM (1 ,1)预测模型

基于灰色G M(1,1)模型的“十三五”港口吞吐量预测及趋势分析

基于灰色G M(1,1)模型的“十三五”港口吞吐量预测及趋势分析

基于灰色G M(1,1)模型的“十三五”港口吞吐量预测及趋势分析作者:张俊华来源:《物流技术》2017年第02期[摘要]通过灰色预测GM(1,1)模型,针对宁波港、上海港等八个吞吐量大港在“十三五”期间的货物吞吐量进行预测。

通过计算真实值与预测值间的相对误差率,以平均误差率小于阈值10%为标准,对建立的预测模型进行精度检验。

并从“十三五”期间吞吐量增长率、“十三五”末期2020年预测值的排名变化两个方面,对八个港口的吞吐量进行对比分析,反映各自的发展特点。

最后对预测结果进行了分析。

[关键词]港口吞吐量;吞吐量预测;GM(1,1)模型;十三五[中图分类号]F224.0;U652.1+4 [文献标识码]A [文章编号]1005-152X(2017)02-0065-061引言“十三五”是全面建成小康社会的最后一个五年,也是新常态下的第一个五年。

产业结构的优化升级是“十三五”的关键,大力发展现代服务业必然会促进物流运输行业的蓬勃发展。

而要实现“十三五”期间的“大物流”发展目标,港口的现代化管理必然是重要的一环。

港口吞吐量的预测是确定港口物流中心规模及其设备数量的重要前提,同时也是港口主管部门和港口物流企业制定相关政策及发展规划的决策根据。

港口吞吐量预测的科学合理性直接关系到港口的经营策略、发展战略、港口的布局、泊位选址以及基本设施投资规模等多个重要问题。

所以港口吞吐量的预测对于港口现代化管理和可持续发展具有重要意义。

国内外关于港口吞吐量预测的研究主要分为以下三类:一是基于时间序列分析的港口吞吐量预测。

陈宁利用二次指数平滑方法,预测了港口吞吐量。

施泽军等提出了灰色模型和十三次指数平滑法基础上的组合预测方法。

孙志林等分别采用时间序列分析和马尔科夫链模型,对港口吞吐量进行预测嘲。

Xu D利用Box-Jenkins方法模型的时间序列分析方法预测沿海规模以上港口货物吞吐量。

Wei H C等将平滑预测和灰色预测两种方法结合,预测港口吞吐量嘲。

基于灰色预测的物流配送系统研究与应用

基于灰色预测的物流配送系统研究与应用

基于灰色预测的物流配送系统研究与应用随着互联网的普及,物流配送系统日益成为现代经济发展的重要组成部分。

如何提高物流配送效率,减少运输成本,成为了企业和政府部门关注的话题。

近年来,在物流配送领域,灰色预测算法逐渐受到大家的重视和应用。

因此,本文将从灰色预测算法的概念和原理出发,探讨基于灰色预测的物流配送系统的研究和应用。

一、灰色预测算法的原理灰色预测算法是基于灰色系统理论的一种预测方法。

灰色系统理论是由中国科学家黄锷教授在上个世纪80年代提出的。

其根据不同变量之间的关系,划分为黑色和白色两个部分,表现出一种不确定性的特征。

灰色预测算法就是建立在这种不确定性基础上的。

灰色预测算法基本原理为GM(1,1)模型。

GM(1,1)模型是由灰色微分方程推导出来的一种模型。

它是一种基于微积分原理,对原始数据进行变换处理,建立反映主要特征的灰色微分方程。

由此,就能够进行灰色预测。

二、基于灰色预测的物流配送的研究1.物流运输预测物流运输预测是物流配送过程中的一项关键任务。

一方面,预测结果能够帮助企业做好备货计划,确保供应链的正常运转;另一方面,也能够帮助企业节约运输成本,提高运输效率。

在物流运输预测中,灰色预测算法能够处理不连续、小样本、不完备数据序列的问题,预测精度高,因此被广泛应用。

通过建立灰色模型,将物流配送过程具体数据进行处理和分析,从而预测未来的物流配送状况,为配送计划提供依据。

2.物流管控建模物流管控建模是一种提高物流效率,降低物流企业成本的管理方法。

物流管控建模是建立在物流信息技术基础上,通过物流预测和优化配送方案,从而提高物流企业的管理水平和效率。

加入灰色预测算法,能够通过系统模型分析现有物流数据,预测物流管控过程中的风险和异常情况,提出有效的解决方案,从而为物流配送系统提高效率,降低成本。

三、基于灰色预测的物流配送系统的应用1.运用灰色预测算法,进行物流建模物流预测、调度、优化等都需要建立模型。

遇到缺乏数据和具体的规律性时,灰色预测算法能够对现有物流数据进行分析和处理,生成灰色模型,并对未来的物流配送预测进行预测和规划,提高物流配送效率和运输管理水平。

基于灰色RBF组合模型的宁波港集装箱海铁联运量预测

基于灰色RBF组合模型的宁波港集装箱海铁联运量预测

基于灰色RBF组合模型的宁波港集装箱海铁联运量预测吴慧军;刘桂云【摘要】It is of great importance to make reasonable predictions on container sea-rail intermodal transport due to the fact that it will affect the future development of port and transportation system as an important element in planning and designing. Based on the real-time data of container in Ningbo port collected from 2009 to 2014, the paper predicts the growth trend of container sea-rail intermodal transport volume in the coming two years by employing Grey-RBF neural network model. Prediction results show that the Grey-RBF neural network model is superior in accuracy than GM (1,1) model, the RBF neural network model and the Grey-BP neural network combined model. The effectiveness of predictions is also validated in this paper.%集装箱海铁联运量预测是海铁联运网络规划设计的重要组成部分,影响港口及其集疏运体系进一步发展,因此,对集装箱海铁联运量做出科学合理的预测显得十分重要。

基于灰色关联理论的宁波市交通运输产业结构分析

基于灰色关联理论的宁波市交通运输产业结构分析

基于灰色关联理论的宁波市交通运输产业结构分析金曙光;汪小京;戴东生【期刊名称】《交通标准化》【年(卷),期】2016(002)006【摘要】为优化交通运输产业结构,推动交通运输产业的发展,需要对交通运输产业结构进行定量评价,进而提出准确、有效的交通运输产业发展策略。

为此,从交通经济的视角审视交通运输业发展和产业结构演变间的关系,以灰色理论为基础,构建了宁波市交通运输产业结构灰色评价模型。

运用灰色关联分析方法,对2011—2014年宁波市交通运输产业结构进行了定量分析。

根据关联度权重计算结果,水路运输、航空运输和城市交通的灰色关联度较大,对交通经济的发展起主导作用。

同时,研究表明,宁波市交通运输产业结构体系已初步形成,但也呈现产业结构比例失调、增产速度不一,产业结构之间的关联性和互补性不高等特征。

在此基础上,提出优化宁波市交通运输产业结构的三大战略,包括:加强交通及相关产业的互动融合、加大交通主导产业培育、重视引导航空运输业发展。

【总页数】6页(P1-6)【作者】金曙光;汪小京;戴东生【作者单位】宁波市现代物流规划研究院,浙江宁波 315040;宁波市现代物流规划研究院,浙江宁波 315040;宁波市现代物流规划研究院,浙江宁波 315040【正文语种】中文【中图分类】U491.1【相关文献】1.基于灰色关联理论的宁波市交通运输产业结构分析 [J], 金曙光;汪小京;戴东生;2.宁波市交通运输委员会宁波市财政局关于印发《宁波市交通运输科技计划项目及资金管理办法》的通知 [J], ;;3.宁波市人民政府办公厅关于成立宁波市建设绿色循环低碳交通运输城市工作领导小组的通知 [J], ;4.宁波市交通运输局关于明确宁波市巡游、网约出租汽车驾驶员从业资格证“两证合一”有关事项的通知 [J],5.宁波市交通运输局宁波市财政局关于印发宁波集装箱海铁联运扶持资金管理办法的通知 [J],因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

宁波-舟山港集装箱吞吐量灰色预测分析

宁波-舟山港集装箱吞吐量灰色预测分析

宁波-舟山港集装箱吞吐量灰色预测分析
郑燕玲
【期刊名称】《中国水运(下半月)》
【年(卷),期】2011(011)002
【摘要】集装箱吞吐体系可视作一个灰色系统.利用灰色GM (1,1)预测模型适用于小样本数据的特性,依据宁波一淘.山港自2006年成立以来的集装箱吞吐量数据,运用GM (1,1)模型对该港口未来5年的集装箱吞吐量进行预测.根据模型的预测结果,以及对宁波-舟山港的发展现状和存在的问题进行分析,提出可行的建议措施,为宁波-舟山港的科学规划提供依据.
【总页数】3页(P26-27,30)
【作者】郑燕玲
【作者单位】浙江树人大学外经贸学院,浙江,杭州,310015
【正文语种】中文
【中图分类】U652.1+4
【相关文献】
1.宁波-舟山港集装箱吞吐量的SD建模预测 [J], 宁顺理;张亦飞;毛翰宣
2.宁波舟山港集装箱吞吐量跃居世界第八 [J],
3.宁波——舟山港集装箱吞吐量将突破千万标箱 [J], 林应雄
4.宁波舟山港一季度集装箱吞吐量实现"开门红" [J],
5.宁波--舟山港集装箱吞吐量跃居世界第八 [J],
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基于灰色系统理论的宁波港物流需求预测研究标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]毕业论文(设计)正文题目:基于灰色系统理论的宁波港物流需求预测研究Logistics Demand Forecast Research of NingboPort Based on The Gray Theory学院:计算机与信息工程学院专业:物流管理班级:物流0901学号:00学生姓名:王正财指导教师:柳虹二○一三年五月基于灰色系统理论的宁波港物流需求预测研究摘要:对于港口物流未来需求的预测是制定港口物流发展计划的重要依据,其精确度能为港口物流园区的规划和建设提供强有力的理论支持。

灰色GM(1,1)模型仅仅是运用按时间排列的数据建立的模型,因此实际结果会产生一些误差。

本文将灰色GM(1,1)预测模型与灰色马尔科夫链模型结合用于预测宁波港的总货物吞吐量和集装箱吞吐量,建立了灰色-马尔科夫链模型,也就是利用马尔科夫链模型来修正灰色GM(1,1)模型的预测值,从而大大提高预测的精确度。

基于该模型,采用宁波港近八年的相关数据,预测宁波港以后五年的物流需求,为宁波港接下去一轮发展提供数据支撑。

最后,分析比较使用灰色-马尔科夫链前后相关预测值的各项精确度指标,实验结果证明灰色-马尔科夫链模型预测精确度比较高,预测误差比较小。

关键词:宁波港,吞吐量,预测,马尔科夫链,灰色GM(1,1)模型Logistics Demand Forecast Research of Ningbo Port Based on GrayTheoryAbstract: Port logistic demand forecast is an important basis for the planning of the development of port forcast precision can provide port logistic planning with a strong theoretical GM(1,1) model is simply established according to the time series forecasting has inevitable errors. This paper predicts general cargo,container number ,foreign trade cargo throughput of Ningbo port through combining the grey G(1,1) model and the Markov Chain model and using the Markov chain model to correct the predictive value of the gray G(1,1) model ,which greatly improving the accuracy of the forecast. According to nearly eight years of data of Ningbo port,the thesis predicts the Ningbo port logistic needs for the next five years,which provides an effective data support for the next round of development of Ningbo port. In the end,this paper will analyze and compare the precision index of predictive value of the grey G(1,1) model and the Markov Chain this example , we can conclude that the precision of the grey—Markov Chain model is relatively higher and the prediction error is comparatively lower.Keywords: Ningbo port;throughput capacity;predicition;Markov Chain;grey G(1,1) model正文目录第1章绪论研究背景和意义伴随着生产制造模式的进一步变革和管理理念的巨大变化,在全球范围内,现代物流产业越来越受到各个国家和地方的高度重视,因为很多人都认为物流业的潜力不容小觑,它被称为第三利润源。

从企业角度出发,物流产业可以为它提供巨大的直接或者间接的利润,若从国家层面上来说,物流产业的的确确有助于国民经济的发展。

国际上甚至认为物流是整个国民经济发展的基础,其发展的程度已经成为国家现代化程度以及综合国力的重要判断指标之一。

就中国而言,自从中国改革开放以后,经济不断以惊人的速度发展,物流企业也不断快速发展,物流业是中国的第十大产业,各省地方也针对物流业制定了许多促进其发展的措施,要发展先进物流需求优化物流资源的利用,现代物流产业渐渐成为国民经济的重要组成部分以及经济增长点。

对于沿海港口,现代物流业甚至成为当地的支柱性产业,可以说全中国范围内出现了一场物流热。

物流是包括了运输、仓储和信息等行业的综合型服务业,包含的领域很广泛,可以增加很多就业岗位,并且有助于促进生产和拉动消费。

值得关注的是国务院常务会议于2009年2月25日审议通过了物流产业振兴规划。

中国经济在改革开放后以惊人的速度发展,2012年中国的GDP为519322亿元,同比增长百分之七点八。

进出口总额达到了亿。

这些都刺激了我国物流的需求,2012年中国社会物流总值达到了万亿元,若按照可比价格来计算,同比增长了百分之九点八。

2012年1到10月份,中国具有一定规模的港口完成806057万吨的货物吞吐量,同比增长百分之六点七。

港口对于中国物流发展作用巨大,它是进出口物流的载体。

随着中国经济的发展,现代港口物流工业已经迅速发展。

宁波港地处浙江东海岸,由北仑港区、镇海港区、宁波港区、穿山港区和大榭港区五个港区组成,显然港口是宁波的巨大优势。

自从改革开放以后,宁波港口发生了历史性的巨变,它已经成为深水枢纽港。

现如今的宁波港拥有三百多座生产性的泊位,万吨级别的深水泊位有超过六十座,其中包括五万吨级别的液体化工专用泊位和第6代国际集装箱专用泊位,还有二十万吨卸矿码头和二十五万吨原油码头。

现如今,宁波港已经与全球一百多个国家和地区的六百多个港口进行通航。

宁波港甚至拥有东方鹿特丹港的美誉。

就货物吞吐量而言,2008年的宁波港已经超越了上海港,变成全国第一大港。

其外贸货物吞吐量达到了全国第二的位置,集装箱吞吐量凭借的量居全国第三,宁波港变成了中国集装箱远洋主线港和深水枢纽港。

宁波市全市面面积为9365平方公里,地处浙江东部,属于长江三角洲的南翼,北边临近杭州湾,西边又与绍兴接壤,向南靠近台州,与舟山隔海相望。

15万吨级的货船可以在宁波港自由通行,它是个理想的中转站,公路网四通八达,肖甬线与全国铁路线联通。

其地理位置可谓是得天独厚,港口国际物流业发展速度令人惊叹,TNT、UPS和联邦快递、世界着名的船企业等等知名公司和投资商都来到宁波淘金。

这些都有利于长江三角洲和一些辐射腹地的经济社会的发展。

宁波市作为宁波港的直接腹地,宁波港的发展更是与宁波经济的进一步发展息息相关。

不可否认对外贸易的发展是宁波经济发展的强大动力,通过对外贸易我们可以及时了解海外市场发展状况,这对宁波的产业结构、消费结构以及产品结构的调整都会有积极的导向作用。

国家也为了促进对外贸易的发展和满足对外贸易的需求,在宁波批准设立了有保税功能的保税区、出口加工区和保税港区等特殊的监管区。

总所周知,宁波的港口物流虽然取得了举世瞩目的进步,但是在很多层面上还是属于传统物流,例如在物流意识和物流硬件设施方面。

和海外的现代物流相比较有很大的差距。

宁波港口的含金量不足,在对宁波经济促进作用上,和发达国家的港口相比较存在不容忽视的差距。

比如宁波港口物流发展的滞后,现代化程度还比较低,对于经济社会发展的适应度还不够。

总之宁波的港口物流业还面临着各种非常大的挑战。

对于宁波港口物流的需求预测是宁波港口物流系统规划的依据,对于宁波港物流基础设建设的规模、空间布局以及宁波物流发展的方向的全面规划都有积极的作用。

港口物流的需求以集装箱吞吐量以及总货物吞吐量作为指标,通过对这些指标的历史数据和发展趋势的研究,我们可以大致了解宁波港口物流需求的大致情况。

集装箱吞吐量是研究港口集装箱物流发展的主要方法,目前很多学者也是利用港口集装箱的吞吐量来表示港口集装箱需求量的,方法是先收集一定量的历史数据,然后用若干种数学模型来预测今后集装箱需求量的发展趋势,基于不同预测方法产生的结果会出现一定的差异,但是可以相互借鉴,加以修正,得出精确度较高的预测结果,通过对宁波港港口吞吐量的预测,我们可以大致把握住宁波港的物流趋势,从而为宁波港的港口建设和发展临港产业提供科学的依据,同样也有助于宁波港整合其港口资源和制定配套措施。

但是,我们知道对于港口吞吐量的预测并非是一件容易的事情。

这与腹地的经济情形、自然因素和交通都息息相关,并且还受到国家相关政策等其它各种因素的影响。

现在对于港口吞吐量的预测方式常用的有灰色模型法和时间序列法、回归分析法以及指数平滑法等等。

灰色理论最早由国内学者提出,它适合研究港口物流的需求量,因为港口物流的需求量具有时间序列而且其影响因素复杂,研究效率较低,并且许多不确定因素也难以完全估计,在此基础上,马尔科夫链模型通过划分灰色预测模型的预测曲线等方法能有效提高预测的精确度。

本文运用灰色马尔科夫链预测模型来提高预测的精确度。

我们知道在通常情况下,实际的数据与模型结果之间会有或大或小的误差,甚至实际数据有时会不符合模型结果的正常波动,最终会影响到预测的结果。

马尔科夫链模型是以状态的转移概率为对象研究数据的波动规律并且将马尔科夫链模型和灰色预测模型结合起来。

这样不但得以利用了灰色预测在短期预测上具有高精度的特点,而且可以凭借马尔科夫链模型确定状态波动或者转移的规则来调整预测的结果,使得其结果与实际情况更加一致。

相关研究综述1.2.1国内研究现状中国对于物流的理论研究是从二十世纪八十年代初开始的,对于物流需求的研究是一块全新的内容。

我国有的学者建议用产业生命周期理论来分析我国现代物流产业,在产业界定的前提下提出用物流成本以及产业增加值这两个指标来衡量中国现代物流产业,这就是物流产业增加值理论。

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