赵景丽 ，马建新 ，吴兴伟 ，邓跃

(1.山东省海洋水产研究所 山东省海洋生态修复重点实验室，山东 烟台 264006;2.中国海洋大学 工程学院，山东 青岛 266100)*

0 引言

港口吞吐量是指1年间经由水运输出、输入港区并经过装卸作业的货物总量.吞吐量是港口主要营运指标之一，也是港口规模和管理水平的综合性反映.港口吞吐量预测对于港口规划和建设具有重要意义，是开展港口工程项目必不可少的环节.然而，影响港口吞吐量的因素众多，除了与港口地理位置、交通条件、自然条件和腹地经济状况等密切相关外，同时也受到国家宏观经济政策和周边港口竞争等因素的影响.目前，实际工作中用的方法主要有:趋势外推法、指数平滑法、线性回归等［1-3］.这些方法的一个共同点就是需要大量的统计数据，而实际工作中往往难以满足要求;另外，由于影响因素的多样性，待预测数据不可避免地存在波动情况，现有方法采用的规则直线或曲线很难满足需要.灰色系统理论和人工神经网络分别能够解决以上矛盾，但是，方法各自同时存在着不足［4-7］.本文分析了灰色和人工神经网络预测方法的互补性，提出了将灰色与人工神经网络结合的灰色－神经网络混合模型.

1 灰色系统理论及GM(1，1)模型

灰色系统理论［8］是1982年由我国学者邓聚龙教授提出的一种新的分析方法——关联度分析方法.此方法以发展态势为立足点，对样本量没有过多的要求，是一种研究少数据、贫信息……