GRNN神经网络在港口吞吐量预测中的应用

"基于时间序列的港口货物吞吐量GRNN预测模型(PDF文档）" 在港口运营管理和物流行业中，准确预测货物吞吐量是一项关键任务，它有助于优化资源配置、规划运营策略以及提升港口的经济效益。本文研究的是利用广义回归神经网络（GRNN）模型对港口货物吞吐量进行预测的方法。GRNN是一种基于统计学习理论的神经网络模型，它以简单的结构和强大的非线性拟合能力而受到广泛关注。 GRNN模型的核心在于其能够通过最小均方误差准则快速训练，且具有平滑正则化特性，这使得它在处理小样本数据时表现出较好的预测性能。在港口货物吞吐量预测中，时间序列分析常被用来捕捉数据中的趋势、季节性和周期性模式。将GRNN与时间序列分析相结合，可以更准确地反映港口吞吐量的动态变化。 论文首先对港口货物吞吐量的历史数据进行了时间序列分析，识别出数据的主要特征，如长期趋势、季节性波动等。然后，采用逐步递归的方法构建GRNN模型，通过调整网络参数，确保模型能适应时间序列数据的变化。在模型构建过程中，可能涉及的数据预处理步骤包括数据清洗、异常值处理、数据标准化等，这些步骤有助于提高模型的预测精度。 实证研究部分，该模型应用于某一具体港口的货物吞吐量预测。通过对历史数据的训练和验证，模型展示了良好的预测性能，特别是在小样本的短期预测中，GRNN模型展现出了良好的适应性和较小的误差。这表明，GRNN模型对于港口管理者来说是一个有效的工具，可以帮助他们提前预测未来的吞吐量，从而制定更加科学的决策。 关键词：港口、货物吞吐量、时间序列、广义回归神经网络、预测模型 这篇研究论文为港口吞吐量预测提供了新的视角，GRNN模型的运用不仅提高了预测的准确性，还简化了预测过程。对于其他类似领域的预测问题，例如交通流量预测、能源消耗预测等，GRNN模型也具有潜在的应用价值。未来的研究可以进一步探索如何结合其他机器学习或深度学习方法，优化GRNN模型的性能，以应对更为复杂和多变的预测挑战。