基于因子分析和曲線擬合的集裝箱吞吐量預(yù)測(cè)
關(guān)鍵詞：integrated moving average 因子分析 曲線擬合
摘要：為提高集裝箱吞吐量的預(yù)測(cè)精度,提出基于因子分析和曲線擬合的集裝箱吞吐量預(yù)測(cè)模型。以上海港為例,通過因子分析,分析影響集裝箱吞吐量的主要因素,篩選出主因子,得到不同年份的綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值;再運(yùn)用曲線擬合方法,建立以綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值為自變量,以集裝箱吞吐量為因變量的三次曲線模型;運(yùn)用自回歸積分移動(dòng)平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型預(yù)測(cè)2016-2020年的綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值,進(jìn)而求得2016-2020年上海港集裝箱吞吐量預(yù)測(cè)值。結(jié)果表明:該模型的擬合效果和預(yù)測(cè)精度均較高,可以運(yùn)用到集裝箱吞吐量預(yù)測(cè)中。給出上海港在國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下轉(zhuǎn)型升級(jí)的建議。
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