基于改进支持向量机(SVM)模型的荆州港吞吐量预测

来源 :水运工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：guanghuisir

【摘要】

：

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

【作者】

：

陈旭李典张利华王晶罗小红张威

【机构】

：

湖北省交通规划设计院股份有限公司,武汉理工大学交通学院,荆州市港航管理局

【出处】

：

水运工程

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

荆州港支持向量机优化算法港口吞吐量预测 Jingzhou Portsupport vector machineoptimization algorithm

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