ARIMA宁波港集装箱吞吐量预测

最新推荐文章于 2025-05-14 15:07:12 发布

绿逗先生

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分类专栏：港口数据文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35040963/article/details/106023419

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本文探讨了差分预测结果的还原过程，并通过对比拟合值与真实值，使用MAE、RMSE和MAPE等指标对模型进行评估。展示了预测结果与实际集装箱吞吐量之间的差异，以及模型的准确性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

上一篇讲到差分的地方，这一篇将还原差分的结果

ts = ts[log_recover.index]  # 过滤没有预测的记录plt.figure(facecolor='white')
log_recover.plot(color='blue',marker="o", markersize="4",label='拟合值')
ts

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宁波港集装箱吞吐量年度和月度数据

qq_35040963的博客

05-08

2244

宁波港集装箱吞吐量年度和月度数据

天津港吞吐量情况预测

plmplmp123的博客

08-29

1972

1、天津港概述天津港是我国华北、西北和京津地区的重要水路交通枢纽，有着独特的区位优势。天津港处于京津城市带和环渤海经济圈的交汇点上，是首都北京的海上门户，北京经海运外贸进出口总值的90%以上经天津港下水。天津港也是环渤海中与华北、西北等内陆地区距离最短的港口，综合运输成本最低。随着我国经济由南向北的梯次发展，天津港在北方地区的地位和作用日益突出。京哈、京沪、京津三条铁路干线在此交汇，并外接京广、...

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Python：客运量与货运量预测-BP神经网络

qq_43288098的博客

04-01

1万+

基于Python实现BP神经网络，参考资料会放在最后。 BP神经网络误差向量推导过程用到了微分链式求导了解整个BP神经网络运行原理之后，就挺简单的像一般神经网络一样，BP神经网络先进行FP传导即正向传导，案例中只设置了一层隐含层，所以参数层有两层:w1,b1;w2,b2;W参数矩阵的行列：行为输出层的神经元个数，列是输入层的神经元个数。隐含层的结果：O1=sigmoid(a1)=sigmoi...

2019年上海港集装箱吞吐量预测：数据分解方法的应用

该篇名为《基于数据分解的上海港集装箱吞吐量预测模型》的技术文档发表于2019年6月，主要探讨了如何利用数据分解方法对上海港的集装箱吞吐量进行精准预测。作者团队由四位专家组成，其中包括来自宁波大学的Hongxiang...

基于多因素选择和误差修正的BP神经网络港口货物吞吐量预测.pdf

09-25

例如，贡文伟等人结合指数平滑法和灰色预测模型，Min Liu则关注指数平滑法的波动率预测，而薛俊强利用ARIMA模型对宁波港的集装箱吞吐量进行了预测。这些方法在一定程度上能够捕捉到港口吞吐量的变化趋势，但在处理...

ARIMA疫情期间港口靠挂数的时间序列分析

ZJH

07-17

912

ARIMA模型

论文研究 - 中国集装箱吞吐量的预测

05-30

在本文中，我们将使用时间序列分析方法来预测研究吞吐量，通过建立时间序列SARIMA模型，使用2017年1月至2月主要集装箱港口的2017年1月至2月国内集装箱吞吐量统计数据预测2017年3月至12月根据2020年的集装箱吞吐量数据，根据预测结果，分析了来年中国主要集装箱港口吞吐量的趋势。同时，我们将使用R软件分析中国主要集装箱港口吞吐量的时间序列。通过分解时间序列并校正数据的季节差异，可以获得经过季节性调整的时间序列图。根据以上分析，本文预测到2020年，中国主要集装箱港口吞吐量将在2.5亿标准箱至2.7亿标准箱的水平。

基于Seq2Seq模型的港口进出口货物量预测

05-06

港口进出口货物吞吐量是反映港口业务状况的重要指标，其准确预测将给港口经营管理人员进行决策提供重要的依据.利用机器翻译领域的Seq2Seq模型，对影响港口进出货物量的多种因素进行建模.Seq2Seq模型可以反映进出口货物量在时间维度上的变化规律，并且可以刻画天气、节假日等外部因素的影响，从而进行精准预测.Seq2Seq模型包含两个由循环神经网络（LSTM）组成的编码器和解码器，能够捕捉长短期时间范围内集装箱变化趋势，可以根据历史进出口货物量预测未来一段时间的货物量信息.在真实的天津港进出口集装箱数据集上进行了实验，结果表明Seq2Seq模型的深度学习预测方法效果优于传统的时间序列模型以及其他现有的机器学习预测模型.

matlab预测初级.rar

07-04

根据已知数据利用多项式拟合预测2019年上海港吞吐量情况；利用线性拟合预测2019年上海港集装箱吞吐量情况，使用polyfit函数并写程序画出1 x 2的二维图，给出相关操作过程、代码、结果及图。如需进一步预测，请在下方提问，有多种预测方法在本人博客中给出，比这个更完整

时间序列学习笔记之python详细实践（二）

brucewong0516的博客

08-08

5348

上一篇文章讲了时间序列的理论基础，对于时间序列数据的分析，总的来说就是以下几点： 1、一般不需要进行白噪声检验，直接观测是否是平稳的时间序列，即平稳性检验。如时序图检验、自相关图检验、单位根ADF检验。 2、对于非平稳的时间序列数据，进一步做处理，使之变为平稳。包括差分方法、对数变换方法、移动平均或者指数平均方法等。 3、经过第二步处理，已经得到平稳时间序列。要对平稳时间序列分别求得其自相关...

灰色模型代码GM(1,1)，从excel导入数据，亦可导出数据到excel中。

libowendfb的博客

12-03

2148

灰色模型代码GM(1,1)，从excel导入数据，亦可导出数据到excel中。总结1：直接输出结果 %clc W= MicrosoftExcel;(从EXCEL导入数据后，matlab自动储存的数组名称为 MicrosoftExcel，根据自身更改) %y=input(‘请输入数据 ‘);%输入数据请用如例所示形式：[48.7 57.17 68.76 92.15] y= W; n=length(...

python时间序列分析

weixin_30311605的博客

06-14

4880

题记：毕业一年多天天coding，好久没写paper了。在这动荡的日子里，也希望写点东西让自己静一静。恰好前段时间用python做了一点时间序列方面的东西，有一丁点心得体会想和大家分享下。在此也要特别感谢顾志耐和散沙，让我喜欢上了python。什么是时间序列时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。在这里需...

利用ARIMA进行时间序列数据分析（Python）