基于EEMD和PSO方法的我国港口集装箱吞吐量预测

（兰州财经大学 统计学院，甘肃 兰州 730020）

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随着港口和海运的快速发展，集装箱吞吐量成为反映港口生产经营活动成果的重要指标。作为当今社会国际运输的主要方式之一，长期监测港口集装箱吞吐量并对其未来趋势进行相关的预测研究，是确定港口发展规模、规划港口总体布局、划分港区功能的重要依据之一，对于港口基础设施建设、区域经济的发展以及国家战略布局等方面都具有深远的影响。如果对港口集装箱吞吐量的预测出现重大偏差，可能会给港口的发展带来无法估量的经济损失，甚至会影响全国经济的发展。因此，对我国重要港口的集装箱吞吐量进行精准预测分析和研判，可以为政府和相关企业提供准确的决策参考，这对国家的长期发展也具有重大意义。基于上述原因，近年来，有关集装箱吞吐量的预测受到众多学者的关注，已成为当前预测领域的一个研究热点。

目前，关于港口货物吞吐量预测的方法较多，主要分为三大类：传统的时序预测方法、智能预测方法、分解-集成框架下的预测方法。关于传统时间序列预测方法的运用，最早是将单一的回归模型[1-2]、指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）[3-5]、灰色理论[6-8]以及差分整合自回归移动平均模型（ARIMA）[9-10]运用于集装箱吞吐量的预测中，发现预测精度并不高。为了改进单一预测方法的局限性，柳艳娇，等[11]将港口集装箱吞吐量数据分别用指数平滑法和灰色模型进行预测，再通过误差修正权值，将两种方法得到的预测值进行加权平均即为最后预测值，得到了比单一预测方法更高的精度。……