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《天津大学》 2010年
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基于随机森林和Copula的港口物流能力研究

葛振忠  
【摘要】:随着全球经济的快速发展,各国之间的贸易往来日益频繁,这就为物流产业的快速发展创造了更多的机遇。目前,国际贸易中90%的物资都是通过水运运输的,港口吞吐量是港口物流能力的重要表征量,也是进行各项重要决策的基础,因此对港口吞吐量进行准确的预测具有十分重要的意义。本文通过三次指数平滑法、随机梯度Boosting法、神经网络法及回归法等不同预测方法的对比,再根据误差最小的原则,最后得出“基于熵权的新陈代谢灰色马尔可夫组合预测法”对天津港吞吐量的预测具有更好的适应性结论。 港口客户的忠诚度是影响港口吞吐量的最直接因素,但客户的忠诚度并不能直接观察测量到。因此,直接定量研究很少。由于客户的购买行为和忠诚度之间存在着一定的概率关系,符合隐马尔可夫过程的特征,所以,本文首先应用隐马尔可夫法仿真计算出客户忠诚度的转移规律,进而提出相应的战略措施建议确保客户的高忠诚度。 影响港口吞吐量因素众多,而且这些影响因素对各港口具有不同的影响力和重要性。本文通过采用随机森林法,将腹地经济、社会物资运输量、港口集疏运能力和人口等影响因素的重要性进行排序,并从中找到最重要的影响因素,然后分析该港口影响因素的优势或制约瓶颈,并提出具体解决办法,从而实现港口快速发展的目标。 研究港口物流,还必须注意到各类物资的吞吐量之间是存在着一定的相关性的。而且物资的种类不同,其装卸形式以及所需要的装卸设施设备也不同,因此,本文用研究多变量相关性的工具Copula法,研究了各类物资吞吐量的相关结构,并重点研究了天津港,最后得到了最优的GumbelCopula函数,这样既可清楚了解各类物资吞吐量的变化趋势,又可以指导对各类物资的装卸设施设备的投资强度,保证港口均衡协调的发展。
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