【摘 要】
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港口货物吞吐量预测对我国对外进出口贸易、沿海进出设施建设以及相关政策的发布具有重要参考意义,然而港口货物吞吐量数据表现出不平稳和非线性特性,给预测带来了一定的难度
【基金项目】
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国家自然科学基金(71501002),教育部人文社科研究规划基金项目(20YJAZH066),安徽省高校人文社科基金重点项目(SK2019A0013),安徽大学大学生创新训练计划项目(201910357704)
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港口货物吞吐量预测对我国对外进出口贸易、沿海进出设施建设以及相关政策的发布具有重要参考意义,然而港口货物吞吐量数据表现出不平稳和非线性特性,给预测带来了一定的难度。因此,文章提出基于多因素选择和误差修正的BP神经网络港口货物吞吐量预测。首先,根据已有文献研究得出港口货物吞吐量的有关影响因素,包括GDP、进出口总额、社会消费品零售总额、泊位个数、码头长度、货运量数据等。其次,运用多元线性回归分析对相关影响因素进行处理,选择相关程度高和影响程度大的因素作为港口货物吞吐量的输入。然后,用BP神经网络对其进行预测
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