基于组合预测模型的大连港集装箱海铁联运量预测

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世界经济全球化和区域经济一体化的快速发展,集装箱的多式联运越来越重要,海铁联运作为一个重要的运输形式有着强劲的发展潜力,同时对未来的港口发展和规划提供了重要依据。根据集装箱海铁联运量数据的特征,单一的灰色GM(1,1)模型的预测精度不高。构建灰色-马尔科夫链模型和灰色-BP神经网络模型两种组合预测模型,通过对比得出灰色-BP神经网络模型的平均绝对误差在5%左右,较比单一的灰色GM(1,1)模型的11.63%和灰色-马尔科夫链模型的10.21%预测效果较好。通过灰色-BP神经网络模型预测出大连港未来4年的集装箱海铁联运量。
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