基于GM—GRNN预测模型的珠江水系集装箱运量分析

提 出 了在 灰 色 模 型 和 三 次 指 数 平 滑 基 础 上 的 组 合 预 测 方 法 ， 对 宁波 港 几 年 内的 集 装 箱 吞 吐 量 进 行 了 预 测 ， 并 提 出 相 应 的 发 展 建 议 。 根 据 对 广 西 贵 港 集 装 箱 运 输 现 状 的 分 析， 蔡佩 林 运 用 回 归分 析 法 对其 集 装 箱 吞 吐量 进 行 了
细分析 ， 通过 分 析 预 测 结 果 ，得 出神 经 网络 在 短 期 预 测
局 限性 ，采用 灰色系统与 Ｂ Ｐ神经 网络的预测方法 ，在样 本数据缺乏，即存在贫信息的条件下 ，这种组合的预测效
果 也 是 差 强人 意 。通 过 对 珠 江水 系集 装 箱 运 量 历 史数 据 的
预 测 ，得 出 的 预测 数据 对 港 口的 发 展起 到重 要 借 鉴 作用 。 周 绍龙 等 建 立 基 于 时 间序 列 的 港 Ｉ 物 吞 吐 量 Ｇ Ｎ 神 经 ｑ货 ＲＮ 网络 预 测 模 型 ，其 针 对 小 样 本 的 短 期预 测 ，具 有适 应 性 好
和 误 差 小等 特 点 。
础 上 ， 能够 根 据 样 本 数 据 逼 近 其 中 隐 含 的 映射 关 系 ，若 数 据 充足 ，它 可 以解 决任 何 光 滑 函数 的 逼近 问题 。ＧＮ ＲＮ的神
经元 结构 如 图 １ 示 ：它 由一个 径 向基 网络 层 组成 。 所
灰 色 预 测 是 对 既 含 有 已知信 息又 含 有 不 确 定信 息 的系 统 进 行 预 测 ， 就 是对 在 一 定 范 围 内变 化 的 、 与 事物 有 关 的 灰 色 过 程 进 行 预 测 。尽 管灰 色 过 程 中所 显 示 的现 象 是 随机
珠 江 是 中国 境 内 第三 长河 流 ，按 年 流 量 为 中 国 第 二 大 河 流 ， 流域 内各 河 流 水 量 充 沛 ，河 道 稳 定 ，具 有 良好 的航 运 条件 ，年 货 运 量 仅 次 于 长 江 而居 于第 二 位 。珠三 角地 区 是 集装 箱 生产 量 最 多 、 外 向型经 济 最 发 达 的 地 区 之 一 ，也 是 直接 集 装 箱 的制 造 基 地 之 一 ， 因此 通 过 研 究 珠江 水 系 集 装 箱运 输 发 展 趋 势 ， 对 于促 进 珠 江 水 系 集 装 箱 运输 业 的发 展 ，并 拉 动腹 地 经 济 有 重要 意 义 。 ｌ ｌ 黄 顺 泉 通 过 分 析 常 用 的港 Ｖ吞 吐 量 预 测 方 法 ， ＿ 认 为 Ｉ ２ 应 用 次 数 最 多 的为 回 归 分析 和 指 数平 滑 ， 以上 海 港 为例 ， 并
统 的 未来 状态 做 出科 学 的预 测 。
序 列 预测 值 。
２ ＧＲＮＮ 神 经 网 络 ．
２１ Ｒ Ｎ 经 网 络 的含 义 ． Ｎ神 Ｇ
ＧＮ （ ＲＮ 广义 回归神 经 网络 ）是 Ｄｎ ｌ ．ｐ ｃｔ在 １９ ｏ ａｄ ＦＳ ｅｈ ９１ 年提 出 的一 种 新 型 的神 经 网络 ， 它建 立 在 数 理统 计 的基
能力，建立最优组合模型，从而 以少量 的数据，得 到最满
意 的预测 结果 。
通过对 宁波港历年集装箱吞 吐量 的观察， 施泽军等
１ 灰色系统 。
１１灰 色 系 统 的含 义 ． 灰 色 系 统 理 论 是 邓 聚 龙 教 授 于 １ ８ 创 立 的 一 门新 ９ ２年 兴 横 断 学 科 ， 它 是 运 用 数 学 方 法 ，解 决 信 息 不完 备系 统 即 灰 色 系 统 理 论 。 灰色 预 测 是 通 过 对 原 始 数据 的 处理 ，建 立 灰 色 预 测 系 统模 型 去 发现 、掌 握 系 统 的 发 展 规律 ，对 系
对 灰 色 系 统 预 测 的研 究 中 ， 因其 自身 数据 建模 过 程 的
分析 比较这两种预测 方法 。王金婷等根据 青岛港货物吞吐 量 的历史数据 ，利用灰色预测模型和指数趋 势模型 的组 合预测模型进行 了分析和预测 ，结果表明，该组合模型具 有两种预测方法 的优点，且可以降低误差，提高预测精度 。 林 强等应用 Ｂ Ｐ神经 网络对杭 州港的吞吐量实例进 行了详
１ ８
２ １ ０ １珠江水 运 （ 中山 预测 Ｗ Ｄ 静羹 ＧＲ Ｉ ｌ
崔巍 大连海事大学
刘洋 交通运输管理学院
摘 要：珠江水系集装箱运输业的发展 ， 直接为其腹地 的经济腾飞提供动力 ， 以 ， 所 对珠江水系集装箱运量 的分析 ，可 以有效 的提供相应 ｆＮ地配套设施建设 ，促进 Ｊ ， － 集装箱运输的发展 ，同时又促进腹地经济的发展 。基于单一灰色系统或者神经 网 络的预测方法 ，虽然预测精度较高并取得一定的应用 ，但 尚可进一步改善 ，利用 时间序列逐步递归的思想 ，建 立基于 ＧＭ－ ＧＲＮＮ 的预测模型 ，可 以有效的利用 二者的优 势互补 ，提高预测精度 ，为珠江水系航运业的发展提供科学决策依据 。 关键 词 ：珠 江 水系 集 装 箱 运 量 预 测 分析 ＧＭ— ＧＲＮＮ
分析 ，本文采用 灰色预测和 Ｇ Ｎ Ｒ Ｎ神经 网络 相结合的预测
方 法 进 行 集装 箱 运 量 分 析 ， 模 型 首先 利 用 灰 色 系统 提 取 原 始 数 据 信 息 ，然 后 利 用 Ｇ Ｎ 经 网络 的 高 度 非 线 性 逼 近 Ｒ Ｎ神
中 明显 优 于传 统 预 测 算法 。
的，但毕竟是有序 的，因此这一数据稽核具有潜在的规律。
灰 色 预 测 通 过 鉴 别 系统 因素 之 间发 展 趋 势 的相 异程 度 ， 即 进 行 关 联 分 析 ， 并对 原始 数 据 进 行 生 成 处 理来 寻找 系 统 变 动 的 规 律 ， 生成 有 较 强 规 律 性 的 数 据 序 列 ，然 后 建 立 相 应 的 微 分 方 程 模 型 ， 从而 预 测 事 物 未 来 的 发 展趋 势状 况 。灰 色 预 测 用 等 时 距观 测 到 的反 映预 测 对 象特 征 的 一系 列 数 量 值 构 造 灰 色预 测模 型 ，预 测 未 来 某 一 时 刻 的特 征 量 ，或 达 到 某 一特 征 量 的时 间 。 １２灰色 系统 的预 测 过程 ． 灰 色 预测 过 程 有 以下五 个 步 骤 ：