【摘 要】
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根据“分而治之”的框架,分别运用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法和季节性自回归积分滑动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,
【机 构】
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宁波大学海运学院,港口贸易合作与发展协调创新中心港口经济协调创新中心,国家道路交通管理工程技术中心宁波大学分中心,加泰罗尼亚理工大学航海学院巴塞罗纳交通创新研究中心
【基金项目】
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浙江省科技厅公益技术应用研究项目(2016C31111),浙江省社会科学界联合会研究项目(2015N042),浙江省高等教育学会实验室工作研究重点项目(ZD201503).
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根据“分而治之”的框架,分别运用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法和季节性自回归积分滑动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA)算法,将月度集装箱吞吐量时间系列数据分解为不同特征的分量,用支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)模型分别对各分量进行预测,EMD-SVR模型和SARIMA-SVR模型预测结果的平均绝对百分误差(Mean Ab
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