黄跃华, 陈海山

(1.天津海运职业学院， 天津 300350;2.温州海事局, 浙江 温州 325002)

HUANG Yuehua1， CHEN Haishan2

优化的GM(1,1)幂模型在港口吞吐量预测中的应用

黄跃华1, 陈海山2

(1.天津海运职业学院， 天津 300350;2.温州海事局, 浙江 温州 325002)

为有效预测港口吞吐量，应用优化理论，通过非线性规划的方法求解幂指数，建立优化幂指数的GM(1,1)幂模型。首次将该模型应用于港口吞吐量预测中，并以天津港港口吞吐量数据为例进行模拟和预测。结果表明：基于优化幂指数的港口吞吐量GM(1,1)幂模型不但可以解决传统幂模型建模方法与模型检验脱节的问题，而且其模拟和预测的精度均优于传统GM(1,1)幂模型。因此，可将该优化的幂模型应用于港口吞吐量预测中。

交通运输经济学;吞吐量;预测；灰色系统；GM(1,1)幂模型；指数优化

HUANGYuehua1，CHENHaishan2

Abstract: The GM (1,1) power model with exponents optimized with nonlinear programming is built and used for predicting the throughput of Tianjin port. The exponent optimized GM (1,1) power model is superior to traditional GM (1,1) power model in that the method for building the model can also test the model. In addition, it gives more accurate estimates.

Keywords: traffic transport economics; throughput; prediction; grey system; GM(1,1) power model; exponent optimization

港口吞吐量预测在确定港口发展规划方向、未来投资规模和未来经营管理策略等方面有着重要的作用。通过对港口货物吞吐量进行科学、合理的预测，港口当局不仅能依据所预测的数据作出正确的决策，而且能避免港口发展的规模大于市场需求造成的资源浪费。目前预测港口吞吐量的方法有很多，如指数平滑法[1-2]、线性回归法[3-4]、系统动力学法[5]、组合模型法[6]和灰色模型法[7-8]等，其中指数平滑法、线性回归法、系统动力学法和组合模型法的一个共同特点是需要大量的相关统计数据，而这些数据在实际工作中难以满足建模要求，同时变量选取不当也会导致预测效果不理想。

灰色理论将系统作为……