基于改进支持向量机(SVM)模型的荆州港吞吐量预测

陈旭; 李典; 张利华; 王晶; 罗小红; 张威

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基于改进支持向量机(SVM)模型的荆州港吞吐量预测

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cqvip:在编制港口总体规划过程中,港口吞吐量的预测对于提出规划方案至关重要,支持向量机(SVM)方法是港口吞吐量预测较为常见和有效的预测方法。针对港口吞吐量预测影响因素复杂的问题,以荆州港总体规划为实例,研究分析了影响港口吞吐量的主要指标因素。在采用SVM预测方法的基础上,运用遗传算法(GA)、网格搜索算法(GS)对SVM模型主要参数进行优化改进,GA-SVM和GS-SVM模型预测结果都是在支持向量机预测方法的基础上,采用遗传算法和GS方法对支持向量机模型的主要参数进行优化和改进,并用MSE和R2检验了遗传支持向量机和GS支持向量机模型的预测结果。改进后的SVM模型是在当前研究成果基础上提出的一种新港口吞吐量预测方法,可将该模型在港口总体规划工作中进行推广应用。

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来源
《水运工程》 |2020年第3期|38-42|共5页
作者
陈旭; 李典; 张利华; 王晶; 罗小红; 张威;
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作者单位

湖北省交通规划设计院股份有限公司湖北武汉430051;

武汉理工大学交通学院湖北武汉430063;

荆州市港航管理局湖北荆州434000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类航道工程;
关键词
荆州港; 支持向量机; 优化算法; 港口吞吐量预测;

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