【摘 要】
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伴随着我国“一带一路”倡议的持续推进，港口作为对外贸易的先行官和流通载体，成为区域对外贸易的重要驱动力。集装箱运输凭借巨大的社会效益和经济效益，已经发展成为国际贸易的主要运输方式。港口集装箱吞吐量是反映一个港口在生产经营领域产出成果方面的主要数量指标之一，也是度量一个国家、一个区域、一个城市的发展和建设的参照点。因此，为了港口布局的科学合理、建设规模的适宜、运营管理的部署以及综合运输的规划，集装箱
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伴随着我国“一带一路”倡议的持续推进，港口作为对外贸易的先行官和流通载体，成为区域对外贸易的重要驱动力。集装箱运输凭借巨大的社会效益和经济效益，已经发展成为国际贸易的主要运输方式。港口集装箱吞吐量是反映一个港口在生产经营领域产出成果方面的主要数量指标之一，也是度量一个国家、一个区域、一个城市的发展和建设的参照点。因此，为了港口布局的科学合理、建设规模的适宜、运营管理的部署以及综合运输的规划，集装箱吞吐量的预测是非常重要的一环。
本文结合目前国内外研究成果，从宏观和微观两个方面综合分析影响港口集装箱吞吐量的主要因素，研究推动集装箱运输和港口集装箱吞吐量快速发展的动力；从平稳性、非线性、趋势性、周期性、相关性、层次聚类等方面分析港口集装箱吞吐量的时间序列特性；分类概述目前常见的港口集装箱吞吐量的预测方法，分析各种预测方法的优缺点，然后对各种预测方法进行比较分析，归纳总结各种预测方法的优劣、适用条件以及在预测工作方面的不足和缺陷；设计并建立一种新的预测港口集装箱吞吐量的方法，即“机器学习技术与控制变量融合预测方法”，重点克服统计数据难以获取以及数据量稀少的困难；以上海港集装箱吞吐量预测问题作为实证研究，通过ARIMA、线性回归、人工神经网络、随机森林函数以及机器学习技术与控制变量融合这五种预测方法和模型进行集装箱吞吐量的预测，从衡量误差的评价指标入手，对预测结果进行分析评价，对比评估本文提出的新的预测方法在港口集装箱吞吐量预测问题上的预测性能。实验结果证明，机器学习技术与控制变量融合预测方法预测准确度高、能够有效应对数据量少的不足、有效提高预测模型的鲁棒性以及弥补了机器学习技术在港口集装箱吞吐量预测领域的匮乏状况，是一种非常适合用于港口集装箱吞吐量预测问题的方法。
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