改进的灰色模型在港口吞吐量预测中的应用_陈洁.pdf
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改进的灰色模型在港口吞吐量预测中的应用_陈洁.pdf
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灰色线性回归模型在港口吞吐量预测中的应用.docx
灰色线性回归模型在港口吞吐量预测中的应用随着全球贸易的快速发展,港口扮演着越来越重要的角色。在港口管理和运营方面,预测吞吐量是一项十分重要的任务。预测准确性的提高将带来更高的利润和更好的资源分配。其中一种有效的预测方法是通过灰色线性回归模型进行港口吞吐量的预测。灰色线性回归模型(GM(1,1))是一种将灰色理论和线性回归分析相结合的较新的预测方法。灰色理论是一种针对样本数据较少、不确定性较大的系统建模方法,该方法基于转化原始数据之间的关系,进一步预测其中的趋势。而线性回归分析则是一种基于统计概率方法,研究
灰色线性回归模型在港口吞吐量预测中的应用_陈秀瑛.pdf
2010年5月水运工程May2010第5期总第441期Port&WaterwayEngineeringNo.5SerialNo.441灰色线性回归模型在港口吞吐量预测中的应用陈秀瑛,古浩(南京水利科学研究院勘测设计院,江苏南京210029)摘要:利用灰色模型和线性回归模型,分别基于最小二乘及有效度原理建立了两种灰色线性回归模型,并将其用于镇江港吞吐量预测,可得结论:基于最小二乘原理建立的灰色线性回归模型,预测精度优于单一的灰色模型和线性回归模型,其应作为镇江港吞吐量预测的最优模型;基于有效度原理建立的灰色
改进的灰色预测模型在煤矿成本预测中的应用.docx
改进的灰色预测模型在煤矿成本预测中的应用随着国家经济的发展,煤炭作为能源发展的关键领域,成为了中国能源结构的重要组成部分。然而煤炭成本的预测一直是煤炭企业面临的重要问题之一。传统的成本预测模型中存在着预测精度低、不可靠的问题,因此研究改进的灰色预测模型在煤矿成本预测中的应用具有实际意义。一、灰色预测模型灰色预测模型是一种基于微分方程的非参数模型,主要用于解决采样数据少、随机性强、信息不完整的情况下的预测问题。它是以某一个自变量历史值作为因变量的权重来建立数学模型,能够较好地反映种种不确定性因素,尤其在小样
改进的灰色灾变模型在干旱预测中的应用.docx
改进的灰色灾变模型在干旱预测中的应用改进的灰色灾变模型在干旱预测中的应用一、引言干旱是指特定地区或特定时间内降水明显不足,导致土壤湿度下降,农作物生长发育受到限制,水资源供应不足等现象。干旱对人类社会和自然生态系统都带来严重影响,包括粮食产量减少、水资源短缺、生态环境恶化等问题。因此,准确预测和及时应对干旱现象对于农业生产和社会经济发展至关重要。传统的干旱预测方法主要依赖于气象站点观测数据,这种方法存在局限性,如数据的空间分布不均匀、观测记录短、观测数据精度有限等。近年来,研究者们借助遥感技术和数据挖掘技