连云港港货物吞吐量预测：线性回归与支持向量机组合模型

"连云港港货物吞吐量预测研究，通过线性回归法和支持向量机法进行预测，并构建最优线性组合预测模型，提高预测精度。" 连云港港作为重要的海上交通枢纽，其货物吞吐量是衡量港口运营能力和经济发展的重要指标。针对连云港港货物吞吐量的预测研究，本文采取了两种不同的预测方法——线性回归法和支持向量机法。线性回归法是一种常见的统计预测技术，基于历史数据中的线性关系来预测未来趋势，适用于数据呈现稳定线性增长的情况。而支持向量机（SVM）法则是一种机器学习方法，能够处理非线性关系，对复杂模式的识别和预测能力较强。 在对连云港港的历史数据进行分析后，作者徐兴亚和杨磊首先独立运用这两种方法分别进行了预测。线性回归模型假设货物吞吐量的增长与时间呈线性关系，而支持向量机则尝试找到一个最佳超平面来分割数据，以实现最优化的预测。尽管两种方法各有优势，但它们在面对数据波动或非线性变化时可能会有局限性。 为了解决单一方法的不足，文章提出了基于前两种方法的最优线性组合预测模型。这种组合预测模型结合了线性回归与支持向量机的优点，通过权重分配来优化预测结果，使得预测性能更加稳定，同时提高了预测精度。这种组合预测策略在处理复杂性和不确定性方面具有较好的适应性，能更好地应对港口吞吐量的波动性。 通过对2010年至2015年连云港港货物吞吐量的预测，研究表明组合预测法在预测结果的准确性和稳定性上均优于单独使用线性回归或支持向量机。根据预测，连云港港2015年的货物吞吐量将超过2亿吨，这为港口规划和管理提供了重要参考。 该研究对于港口运营管理、物流规划以及地区经济发展的决策具有重要意义。通过科学的预测方法，可以提前预估港口的承载能力，合理安排运输计划，避免资源浪费，促进港口和区域经济的可持续发展。同时，这一研究也展示了统计学和机器学习在解决实际问题中的应用价值，为类似领域的预测工作提供了新的思路和方法。