柯桥　邓萍

摘要：

针对三峡枢纽过坝货运量预测受多种因素影响及其具有的非线性特点，提出一种基于改进灰色模型和神经网络的组合预测模型。针对传统组合预测模型在赋权上的局限性，提出基于诱导有序加权几何平均（induced ordered weighted geometric averaging，IOWGA）算子的赋权方法。计算结果比较：组合预测模型的均方误差和均方百分比误差都比各单一预测模型的小。利用组合预测模型对2019—2022年三峡枢纽过坝货运量进行了预测，可为相关决策者提供参考。

关键词：

三峡枢纽; 货运量; 诱导有序加权几何平均（IOWGA）算子; 组合预测

中图分类号：  U641.7+3

文献标志码：  A

Prediction of freight volume through Three Gorges Dam

based on improved grey neural network model

KE Qiao， DENG Ping*

（School of Economics and Management， Chongqing Jiaotong University， Chongqing 400074， China）

Abstract：

In view of the fact that the prediction of freight volume through Three Gorges Dam is influenced by many factors and is of nonlinear characteristic， a prediction method based on the combination of the improved grey model and neural network is proposed.Aiming at the limitation of the traditional combination prediction model in weighting， a weighting method based on the induced ordered weighted geome-tric averaging（IOWGA） operator is proposed.The results indicate that the mean square error and the mean square percentage error of the combination prediction model are smaller than those of each single prediction model. The freight volume through Three Gorges Dam of 2019-2022 is predicted by the combination prediction model， which can provide reference for relevant decision makers.

Key words：

Three Gorges Project; freight volume; induced ordered weighted geometric averaging （IOWGA） operator; combination prediction

收稿日期： 2020-03-09

修回日期： 2020-06-17

基金项目： 重庆市教育委员会人文社会科学研究项目（16SKJD17）

作者简介：

柯桥（1995—），男，重庆奉节人，硕士研究生，研究方向为港口物流与供应链管理，（E-mail）1633342057@qq.com

通信联系人。（E-mail）whutdp@163.com

0 引 言

随着航运业整体步伐的加快，水路运输已成为我国综合运输系统中较成熟的运输方式之一，内河航运更成为沿江城市经济发展的重要支撑。2018年三峡枢纽过坝货运量达到1.44亿t，超过设计通过能力约42%。三峡枢纽是长江上游地区水运发展的“神经中枢”，但三峡船闸通航能力已成为制约湖北、四川、贵州、云南和重庆等省市水运发展的最大瓶颈。长江航道货运出口受到约束，对外贸易受到严重阻碍，长江黄金水道优势不能得到充分发挥。然而，水路运输需求与水路交通供给有着相辅相成的关系，研究三峡枢纽过坝货运量发展特点显得十分重要。通过分析2005—2018年……