浅谈港口吞吐量的分析方法

浅谈港口吞吐量的分析方法

作者：郑映锦

来源：《珠江水运》2014年第11期

摘要：港口吞吐量的预测对于港口的建设和规划有着极其重要的意义。目前预测港口吞吐量的比较成熟方法有回归分析法、时间序列法以及灰色系统法等。本文就各种分析方法做简单概述。

关键词：港口吞吐量回归分析法时问序列法灰色系统

在经济全球化的过程中，国与国之间产业转移，经济来往日渐频繁。而能够为此提供保障的桥梁——港口，必须要得到进一步的发展和完善。要了解到，港口的发展不能够落后或者超过市场的需求和承载能力，如落后了就会造成“交通大堵塞”不利于城市的健康、快速发展，若超越了则会造成劳民伤财、设备闲置、资源浪费。因此，我们要对港口的吞吐量作出准确的预测，关于港口吞吐量预测的研究，国内外许多学者做出了很大的贡献，也得到了很多极具建设性的结论和方法，下面就各种方法和优缺点作一简单概述。

1.回归分析法

回归分析法是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归方程的方法。回归分析预测模型主要有一元线性回归模型、多元线性回归模型和非线性回归模型，必须根据自变量个数的不同以及因变量具体的发展趋势来选择相应的回归模型。

2004年，黄荣富采用一元线性回归模型y=ax+b（其中参数a，b由最小二乘法求得），对我国某一枢纽港口的吞吐量与经济发展指标之间的相互关系给出分析，得到预测模型

y=997.6+6.77x。通过模型检验得到该市的生产总值与港口货物吞吐量之间存在着高度线性相关，从而说模型具有较好的适应性。2002年，欧铁也建立了国内生产总值与港口吞吐量之间的回归方程，而且运用这种分析法做出了分析，结果显示两者之间相关系数处于0.93到0.95之间，相关性还是相当高的。

2003年，黄顺权用非线性回归分析模型就1982～2002年上海港集装箱吞吐量建立模型

Y=a+bt+ct2+dt3（其中参数a，b，c，d由最小二乘法进行估计）。用此模型与和三次指数平滑模型比较，虽然回归模型的均方误差比指数平滑小，但利用Durbin—Watson 检验法检验此三次多项式回归模型与序列的相关性，当构造的统计量D∈（0，2）时，三次多项式回归模型对上海港集装箱吞吐量进行预测时存在正自相关，所以该模型实际上并不能对上海港集装箱吞吐量进行有效的预测。

回归预测是应用最为广泛的预测方法，据不完全统计，所占比例达到19.88%。作为最广泛的预测方法，回归分析有着其独特的优越性，同时由上述结果表明，对于某些特定的预测因素，回归模型还具有一定的局限性。

2.时间序列法

平滑技术是趋势预测模型的一种，从平均法演变而至。前提是事物发展的延续性，比较适用在时间序列。主要方式是把遵循某种时间单位记录下来的一些无规律的数据加以大体上修匀平滑，来探索这些数据的未来演变的趋势，从而做出预测。此种技术具备的有点：①数学处理上简单；②能够通过对数据点按时间的远近赋予大小不同的权数及时地反映出最新的发展趋势，故常用在港口吞吐量的预测。

2005年，陈宁首先用二次指数平滑模型对某港口的吞吐量进行预测，得到预测模型为

Yt+T-1=488.75+23.32T，然后利用公式：平均绝对百分误差=（拟合值一实际值）/实际值

×100%得2010年该港口总吞吐量699万t。然后针对该港口建立了对数二次指数平滑预测模型：Yt+T-1=e6.1872e0.0529T ，经预测，2010年该港口总吞吐量为782万t。对数二次指数平滑预测方法与二次指数平滑预测相比，平均绝对百分误差都比较小，预测的2010年该港口总吞吐量高11.874%。

2003年，黄荣富第一次提出把三次指数平滑法预测技术运用到港口的吞吐量预测上来，并且运用一个实际的例子来证明了其方法的有效性。其优点有：①对时间上不相同的数据的非等权处理比较符合实际的情况；②在实际应用中只需选择一个模型参数即可；③预测出的模型能够自动识别数据模式的变化从而会加以自我调整。

指数平滑法。他的的优点在于，只要具备上期实际数和上期的预测值这两项数据就能够通过计算得出下一期的预测值。因此，节约了许多在花在数据处理上的时间，减少了数据存储量。比较适合于中、短期的预测方法。他的主要适用条件是：①数据呈持续线性增长或者是下降的时候，应当采用的是二次平滑预测模型；②数据呈曲线增长或者是下降的时候，应该采用的是三次平滑预测模型。

2005年，王再明应用灰色系统预测理论，以GM（1，1）模型和残差修正GM（1，1）模型对武汉港货物吞吐量和集装箱吞吐量进行中短期预测，并对集装箱吞吐量的预测结果进行残差检验和残差修正。结论表明，通过残差修正后的预测精度均可达到最优的精度等级。此模型有效克服原始数据的离散性，在少信息的情况下得到高精度的预测结果。

2006年，刘燕以淮南港吞吐量为例，采用GM（1，1）模型与Verhulst模型的组合模型来预测短期，采用Verhulst模型并用GM（1，1）模型对其残差进行修正来预测长期。结论表明，采用的灰色系统模型所得的预测值在比较实际的范围之内，克服了GM（1，1）模型无限增长的缺陷。

下面以某港口为例，来探讨港口吞吐量预测的各种模型的优越性。在该港口总吞吐量预测中，运用了4种定量预测模型，预测结果见表1，其中，三元线性回归模型中X1、X2、X3为国内生产总值、固定资产投资和工农业总产值。

表1说明，二次指数平滑预测模型的平均绝对百分误差和预测值都很小，对数二次指数平滑模型的平均绝对百分误差较小但预测值却都很大，三元线性回归预测模型平均绝对百分误差和预测值都比较大，灰色系统预测模型的平均绝对百分误差较大而预测值比较小。

由上述结果可知，每个预测模型都有其各自的优点和不足，为了达到扬长避短的效果，多种模型的组合，即组合模型将成为未来研究的重点。

参考文献：

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