大连港口货物吞吐量时间序列分析与预测：Box-Jenkins与ARMA模型应用

大连港口货物吞吐量的时间序列分析是一篇深入探讨了如何运用统计学和预测技术来理解、建模和预测大连港货物吞吐量变化的研究论文。作者戴永贤和杨旭来自辽宁工程技术大学，他们将焦点集中在Box-Jenkins时间序列分析模型上，这是一种经典的统计建模方法，由George Box和Gordon Jenkins在20世纪60年代发展。 论文首先介绍了时间序列分析的重要性，它是一种强大的工具，能够揭示现象随时间的变化规律和动态关系，以及对未来行为的预测。时间序列分析起源于20世纪20年代，但在Box-Jenkins的工作中得到了显著提升，他的理论和方法在工程、气象、水文学等多个领域得到广泛应用。 文章的核心内容包括以下几个步骤： 1. 数据预处理：通过对原始数据的观察，识别出趋势，可能包括指数增长和周期性模式。为了更准确地分析，作者采用改进的组合模型剔除了这些趋势，以便专注于随机成分。 2. 建立ARMA模型：ARMA（自回归移动平均）模型是一种常用的方法，用于处理具有平稳随机部分的时间序列。通过ARMA(p,q)模型，可以估计序列的参数，并确定适当的阶数p和q，以捕捉序列的自相关性和移动平均特性。 3. 模型检验与优化：作者使用非线性最小二乘法拟合参数值，然后对残差序列进行模型检验，确保模型的有效性和适用性。 4. 预测与应用：基于建立的模型，论文进行了短期货物吞吐量的预测，并提供了定量和定性的结论。整个分析过程依赖于Matlab工具箱和程序设计的实现，以确保结果的精确性和可重复性。 论文的理论分析和实践应用证明了这种方法的有效性和实用性，为大连港口货物吞吐量的管理和决策提供了一种科学依据。通过时间序列分析，研究者不仅能够深入理解港口运营的动态特性，还能对未来做出有根据的预测，这对港口的规划和运营管理具有重要意义。