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加急見(jiàn)刊

基于異常值檢測(cè)的港口集裝箱吞吐量預(yù)測(cè)模型

郭戰(zhàn)坤; 金永威; 梁小珍; 楊明歌; 汪壽陽(yáng) 上海大學(xué)管理學(xué)院; 上海200444; 百度(中國(guó))有限公司; 上海201203; 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院; 北京100190; 中國(guó)科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院; 北京100190

摘要：考慮到諸如金融危機(jī)等重大事件的影響,時(shí)間序列可能存在異常值,提出了一個(gè)基于局部異常因子(LOF)的LOF-SSA-LSSVM預(yù)測(cè)模型,并將其應(yīng)用于廣州港集裝箱吞吐量預(yù)測(cè).首先,對(duì)原始時(shí)間序列進(jìn)行X12加法季節(jié)分解,對(duì)于分解得到的不規(guī)則序列,采用LOF算法進(jìn)行異常值檢測(cè),確定異常數(shù)據(jù)的位置,之后通過(guò)插值或最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的預(yù)測(cè)值來(lái)修正原始季節(jié)調(diào)整序列中的異常值,將修正后的季節(jié)調(diào)整序列與季節(jié)因子序列加和,即得到新的待預(yù)測(cè)序列.預(yù)測(cè)階段,先采用奇異譜分析(SSA)將新的待預(yù)測(cè)序列進(jìn)行分解重構(gòu),剔除序列中的噪聲,然后再采用LSSVM對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè).實(shí)證結(jié)果表明,建立的LOF-SSA-LSSVM模型相比BP、ARIMA等模型有著更好的預(yù)測(cè)精度.

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