典型文献
基于TEI@I的港口集装箱吞吐量预测方法研究
文献摘要：
文章基于 TEI@I(Text mining+Econometrics+Intelligent algorithms@Integration)方法论,提出了一种能够适应外部突发事件的港口集装箱吞吐量预测框架.首先对港口集装箱吞吐量原始序列进行互补集合经验模态分解(CEEMD),得到不同时间尺度的子序列,并分析各子序列的复杂性,平稳性和(与原序列的)相关性,在此基础上分类重构新的子序列;然后根据各子序列的不同特征构建和选择适配的预测模型,对于外部突发事件造成的冲击部分,引入改进的标准事件分析法量化不规则大事件的影响方向,影响程度和影响时长;最后集成各部分的预测结果并结合"专家系统"进行优化得到最终预测结果.通过上海港及青岛港的实证研究,表明该方法能够在发生重大不规则事件的情况下保证其预测精度,预测方向和模型稳定性,其预测结果优于其他基准模型.
文献关键词：
水路运输;TEI@I方法论;KNN-LSTM;集装箱吞吐量;集成预测模型
中图分类号：
作者姓名：
贾鹏;陆圣斓;邬桐;汪寿阳
作者机构：
大连海事大学综合交通运输协同创新中心,大连116026;中国科学院大学经济与管理学院,北京100190;中国科学院数学与系统科学研究院,北京100190
文献出处：
引用格式：
[1]贾鹏;陆圣斓;邬桐;汪寿阳-.基于TEI@I的港口集装箱吞吐量预测方法研究)[J].系统科学与数学,2022(12):3321-3338
A类：
mining+Econometrics+Intelligent
B类：
TEI,港口集装箱吞吐量,集装箱吞吐量预测,Text,algorithms,Integration,互补集合经验模态分解,CEEMD,不同时间尺度,子序列,平稳性,分类重构,特征构建,事件分析法,化不规则,大事件,影响时长,专家系统,上海港,青岛港,模型稳定性,水路运输,KNN,集成预测模型
AB值：
0.291797
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