基于时间序列分析港口集装箱吞吐量预测分析,本论文为您写集装箱吞吐量毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
集装箱吞吐量论文参考文献：
摘 要：集装箱运输是现今国际运输的主要方式之一,长期监测港口集装箱吞吐量并对未来趋势进行相关的预测研究,对于港口基础设施建设、区域经济发展以及国家战略发展方面都有着非常深远的意义.本文针对影响港口集装箱吞吐量复杂性因素的非线性特点,以中国某港口2001年1月至2014年12月共14 a的集装箱吞吐量数据为例,利用统计分析软件R对该港口集装箱吞吐量数据进行时间序列分析,提出了一个合理的ARIMA模型来描述集装箱吞吐量的变化,并对模型进行检验优化,应用该模型预测十个月后的集装箱吞吐量数据.结果表明,利用统计分析软件R对港口集装箱吞吐量数据进行时间序列分析后得到的预测模型可以很好的描述港口集装箱吞吐量变化情况,据此可以为港口在不同时期制定最优措施提供参考.
关键词：集装箱吞吐量；时间序列分析；预测；模型
中图分类号：F 552文献标识码：A 文章编号：1001-005X（2016）05-0106-05
Abstract：Container transportation is one of the main modes of international transportation.Long-term monitoring port container throughput and predicting future trends are of importance to the port infrastructure construction,regional economic development and national strategy development.In this paper,aiming at the nonlinear characteristics of the factors affecting the complexity of port container throughput,the container throughput data in a port in China between January 2001 and December 2014 were investigated and statistical analysis software R was used to conduct time series analysis on the data.A reasonable model was put forward to describe the change of container throughput data,which was tested and optimized.The container throughput data after ten months was forecasted by using the model.Results showed that the prediction model after time series analysis can well describe the change of the port container throughput,therefore can provide reference for the optimal measures in different periods.
Keywords：container throughput；time series analysis；forecast；model
0 引 言
港口作为一个重要的交通枢纽,是各种交通工具的转换中心,大量货物聚集在此,不仅能促进当地经济的发展,而且也能拉动港口周边地区的工业发展,在一个国家的经济发展中发挥着至关重要的作用[1-2].港口吞吐量这一指标就是反映一定时间内（一般为1 a）港口生产经营活动规模以及国家和地区经济发展状况的参考指标,对港口的建设和管理具有重大的影响.
港口吞吐量分为衡量旅客流动情况的旅客吞吐量和衡量货物流动情况的集装箱吞吐量两种.长期监测港口集装箱吞吐量并对未来趋势进行相关的预测研究,对于港口基础设施建设、区域经济发展以及国家战略发展方面都有着非常深远的意义[3-4].翟希东[5]采用灰色理论模型和改进的神经网络模型结合的方法建立港口集装箱吞吐量预测模型,并以大连港集装箱吞吐量的实际发生数据为实验样本,验证了提出的集装箱吞吐量预测模型的有效性和实用性.黄维忠[6]为避免以往研究中吞吐量的预测值和实测值之间差距较大的情况,突破性地提出了一种动态预测方法对吞吐量进行预测,并以上海港为实例验证了此方法的可行性.江舰等[7]以大连港为例对集装箱吞吐量的影响因素以及其产生的经济影响进行计量分析,并建立了港口城市GDP和进出口商品总值对集装箱吞吐量影响的二元线性回归模型,从而很好地解释了其中的关系,也对国内其他港口城市起到了很好的借鉴意义.
市场经济、自然条件、国家政策等因素都是影响集装箱吞吐量的重要因素.由于这些因素具有极强的复杂性而不能用精确的语言来描述其作用机制,属于非线性系统问题,因此这些因素最终都会反馈在其时间序列上[8-9].由此可见,对港口集装箱吞吐量建立时间序列进行分析不仅有利于了解集装箱吞吐量随季节变化的趋势,而且对其建模和预测有一定的指导意义.
本文采用统计分析软件R对国内某港口2001年1月～2014年12月的集装箱吞吐量进行时间序列分析,通过分析其季节性数据,确定吞吐量和季节变化之间的关系.通过建立ARIMA模型预测该港口十个月后的集装箱吞吐量数据,结合预测结果分析未来一段时间内港口吞吐量随季节变化的规律,对港口在不同时期制定最优措施提供参考.
1 研究方法
1.1 时间序列分析
时间序列是指将一组数据按照时间推移的顺序进行排列.这些长时间的数据反映出来的整体向上或向下的趋势、在一年内随季节变化的情况、一段时间内呈现出的涨落相同的循环波动和无规律的随机波动4种变化情况构成了时间序列的4要素[10-12].应用数理统计方法可以对具有时序性和相关性的时间序列进行分析,通过建模还可以预测事件未来的发展趋势及走向[13-15].
结论：关于集装箱吞吐量方面的论文题目、论文提纲、世界十大港口排名2017论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
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