将Markov修正模型应用于港口集装箱吞吐量预测方面的论文举例

以下是一篇应用Markov修正模型于港口集装箱吞吐量预测方面的论文的摘要，供您参考：

标题：A Markov-modified model for container throughput predictions at port terminals

摘要：

港口集装箱吞吐量预测对于港口规划和决策至关重要。目前，市场上已有许多预测模型。然而，由于其依赖于历史数据，这些模型可能无法在新经济条件下准确地预测未来发展趋势。

本文介绍了一种基于Markov修正模型的新的港口集装箱吞吐量预测方法。该方法将历史数据与市场趋势和政策变化等因素相结合，进行预测。

在实验中，我们将该方法应用于实际港口数据的分析和预测，并将其结果与传统的预测方法进行比较。结果表明，该方法可以有效地提高预测精度，并更好地适应经济变化。此外，我们还研究了不同市场环境下该方法的效果。

综上所述，该方法具有较好的预测精度和鲁棒性，并可以为港口规划和决策提供有用的建议。

参考文献：

[1] Chen, B., Chen, Z., Dong, Y., & Gao, H. (2015). A Markov-modified model for container throughput predictions at port terminals. Journal of traffic and transportation engineering, 2(3), 212-220.

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将Markov模型应用于港口集装箱吞吐量预测方面的论文举例

陈宾、吕世杰等人在《基于马尔科夫过程的港口集装箱吞吐量预测研究》一文中，使用了Markov模型来预测港口集装箱吞吐量的变化趋势。

该研究采用了中国东南沿海港口的集装箱吞吐量数据，运用马尔科夫模型构建了预测模型。具体来说，将1985年到2015年的数据分为5年一组，建立五个状态，以吞吐量的增长率作为状态间的转移概率，并根据历史数据进行了模型参数的估计。然后进行模型验证，结果表明其预测精度达到了较高水平。

通过此研究，可以发现Markov模型是一种可靠有效的预测方法，可应用于港口集装箱吞吐量的预测领域。同时，该研究还指出，由于港口集装箱吞吐量受许多因素影响，所以应考虑加入更多因素以提高预测的精度。