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结合经济指标修正的GA-BP模型港口货物吞吐量预测
文献摘要：
为有效预测港口货物吞吐量,基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的BP神经网络模型(GA-BP模型),结合经济指标影响,对港口货物吞吐量进行预测研究.选取2012-2020年上海港货物吞吐量月度数据,运用GA-BP模型得到准预测值,通过主成分分析法对经济指标降维,得出经济综合影响指数,并对准预测结果进行修正.试验证明,考虑经济指标影响的GA-BP模型比传统时间序列模型和BP神经网络模型的预测效果更优.
文献关键词：
港口货物吞吐量预测;经济指标;GA-BP模型;主成分分析;上海港
中图分类号：
作者姓名：
王新杰;陈淮莉
作者机构：
上海海事大学物流科学与工程研究院,上海 201306
文献出处：
引用格式：
[1]王新杰;陈淮莉-.结合经济指标修正的GA-BP模型港口货物吞吐量预测)[J].水运管理,2022(01):17-20,24
A类：
港口货物吞吐量预测
B类：
经济指标,GA,Genetic,Algorithm,预测研究,上海港,月度,出经,经济综合,综合影响,响指,对准,传统时间,时间序列模型
AB值：
0.170591
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