（交通信息工程及控制专业论文）船舶交通流量预测方法研究.pdf

摘要近年柬，我国沿海及长江流域的各条“黄会水道”船舶交通流量迅速增加，一方面为我国的经济、社会发展做出了重要的贡献，另一方面，由于船舶交通流量的增加，水上交通事故频发，造成了巨大的损失，这就对各水道或航道的规划设计和通航管理提出了更高售勺要求。船舶交通流量预测的研究就是为水道的规划、设计和船舶通航管理提供基础性依据。船舶交通流量预测是将水运工程技术和经济预测技术有效结合的起来的一个新兴的学科领域。从技术层面上讲，对水运交通流量的预测比一般的市场预测等所要考虑的影响因素和指标更为复杂和繁多，这要求在具体的方法应用时要因地制宣采用不同的方法或多种方法的结合。本文在对有着广泛应用的大连海事大学吕靖和方祥麟教授提出的c s f m “1( c o m p o s i t es y s t e m a t i cf o r e c a s t i n gm o d e l ) 船舶交通流量组合预测模型应用和研究的基础之上，针对该方法当中组合预测模型中的单项模型的确定和模型的固定权重的问题，进行了分析，提出了根据差分序列特性进行模型的筛选和基于模糊变权重的船舶交通流量组合预测方法。利用陔模型对天津和秦皇岛两个港口的船舶交通流量进行了预测实践证明，改进后的模型提高了预 9 1 6 的合理性和有效性。关键词：船舶交通流量鲺合预测：模糊控制：模型筛选：变权重a b s t r a c ti nr e c e n ty e a r s ，s h i pt r a f f i cv o l u m eo ft h ei m p o r t a n tc h a n n e l si n c l u d i n gt h ec i v i li n s h o r ea n dc h a n g j i a n gr i v e rh a sb e e ni n c r e a s e dr a p i d l y o no n eh a n d ，t h e s ec h m m e l sc o n t r i b u t eg r e a t l yt oe c o n o m i ca n ds o c i a ld e v e l o p m e n t o nt h eo t h e rh a n d ，i n c r e a s e dv o l u m ec a u s e dam a s so fa c c i d e n t sa n dl o s sw h i c hr e q u i r e sah i g h e rs t a j l d a r do nc h a r m e lp r o g r a m m i n ga n ds a f e t ym a n a g e m e n t s h i pt r a f f i cv o l u m ef o r e c a s t i n gi st h es c i e n c et op r o v i d ef o u n d a t i o nt ot h ec h a n n e lp r o g r a m m i n ga n ds a f e t ym a n a g e m e n t s h i pt r a f f i cv o l u m ef o r e c a s t i n gi san e wd o m a i nw h i c hc o m b i n e sw a t e rt r a f f i ce n g i n e e r i n gw i t he c o n o m i cf o r e c a s t i n gd u et os om a n yi n v o l v e df a c t o r sa n di n d e x e s ，i ti sm o r ec o m p l i c a t e dt h a nt h eg e n e r a le c o n o m i cf o r e c a s t i n ga n dn e e d sd i f f e r e n tm e t h o d so rc o m b i n a t i o n sb a s e d0 nd i f i e r e n tc o n d i t i o n s t h i sp a p e rs t u d i e dt h em a c r oc o m p o s i t es y s t e m a t i cf o r e c a s t i n gm o d e l( c s f m ) w h i c hi sb r o u g h tf o r w a r db yp r o f e s s o rl u j i n ga n df a n g x i a n g l i n a i m i n ga tt h es i n g l em o d e ls e l e c t i o na n dt h ei n v a r i a b l ew e i g h ti nc o r n b i n a t i o n ，t h ep a p e rp u tf o r w a r dam o d e l s e l e c t i o ns y s t e mo nt h es e l e c t i o no fg r o u pf o r e c a s t i n gm o d e l sw h i c ht o o kp a r ti nt h ec o m b i n a t i o nf o r e c a s t ；a l s oa i m i n ga tt h ei n v a r i a b l ew e i 曲t ，t h ep a p e rp u tf o r e w o r daf u z z yv a r i a b l ec o m b i n a t i o nf o r e c a s t i n gm e t h o d b ya p p l y i n gt h ei m p r o v e dm o d e lt ot h es h i pt r a f f i cv o l u m eo ft w op o r t s ，t h er e s u l t sp r o v e dt h a tt h ea m e l i o r a t i o nm a k e st h ef o r e c a s t i n gm o r er e a s o n a b l ea n de f f e c t i v e k e y w o r d s ：s h i pt r a f f i cv o l u m ec o m b i n a t i o nf o r e c a s t i n g ；f u z z yc o n t r o l ；m o d e ls e l e c t i o n ；v a r i a b l ew e i g h t大连海事大学学位论文原创性声l 夷和使用授权说明原饲性声明本人郑重声明：本论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，攘写成磺士学位论文= = 墅舶銮通流量班捌友法蛆究：。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体。均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体己经公开发表或来公开发表的成聚。本声明的法律责任由本人承担。敝懈签栅批；日学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“大连海事火学研究生学位论文提交、版权使用管理办法”，厨意大连海事大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权火连海事大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。保密口，在年解密后适用本授权书。不保琶少( 请在以上方框内打“”)者签撕一名：男嘞日期秽伊年；月，j 日7第1 章绪论1 1 船舶交通流量预测概述1 11 船舶交通流量预测的背景及意义近年来，世界水运发展十分迅猛主导世界海运业发展的趋势是世界经济、贸易的变化，据有关资料显示 2 - 4 ，1 9 8 3 年后世界经济在低速增长拉动海运需求秩序增长，使得海运业一直保持稳定增长，1 9 9 7 年世界海运量达5 l 亿吨，9 8 年受弧洲金融危机影响，出现负增长，1 9 9 9 年随着世界经济复苏，海运量恢复发展到2 0 0 0 年海运量上升到了5 4 3 4 亿吨，2 0 0 3 年达到6 0 亿吨。从未来国际环境来看，经济全球化已经成为世界经贸发展的大趋势，这将加快对外贸易量的增长，预计未来1 0 年世界经济将傈持4 左右的发展速度，其中贸易发展速度将达到6 7 ，服务贸易将达到11 ，根据世界海运量可望维持3 5 的发展速度，到2 0 1 5 年世界强运量垮达到7 6 乙吨。从我匿的实际情况来看，党的十六大提出全面建设小康社会的奋斗目标，根据国家宏观发展战略目标，未来我国经贸将持续高速发展，预计未来2 0 年我国g d p 将长期保持7 以上的增长速度，进出口贸易速度将高于g d p 的增长速度卜2 个百分点左右。中国已成为全球第四大贸易国( “。在此背景下，中国港口新一轮大发展的序幕已经拉开，中国已成为全球航运业的主战场。从1 9 8 0年到2 0 0 2 年间，水路货运周转量增长了5 2 4 倍，其在全社会综合运输体系中的比重也从当年的4 3 6 5 增加到了2 0 0 2 年的5 4 5 ，增长了近1 1 个百分点。截止2 0 0 4 年，我国进出口货物中8 5 以上都是靠水路运输完成的。未来的水运业发展将满足国家安全的需要，适应能源和原材料大量进口的需要，适应沿海经济率先实现现代化的需要，保障运输通道高效、畅通，提升国家经济竞争力；我国交通部制定了我国公路、水路交通实现现代化的阶段目标。到2 0 1 0 年使公路水路交通紧张状况全面缓解，对国民经济的制约状况得到全面改善，到2 0 2 0 年基本适应国民经济和社会发展需要。国家的发展战略目标客观上对水运发展提出了新的要求，也是指导我国今后水运业的发展目标，可以预见：货运需求将随着我国国民经济发展继续增加，水运货运量在各种运输方式中所占的比重将进一步加大，另外，随着我国不断加大对外丌放的程度和“世界工厂”功能的进一步完善和加强，未来1 5 年到2 0 年内水路货运量将会有较大的增长。各类货物中，煤炭出口在9 0年代后迅速上升，预计2 0 1 0 年占有远东地区的3 5 以h 的市场份额，出口量达到1 5 亿吨以上，2 0 2 0 年占有远东地区的5 0 以上份额：铁矿石在2 0 0 0 年已达到1 2 9亿吨，我国当前正处于钢铁消费的直线上升时期，大量进口铁矿石是必然的趋势，预计2 0 1 0 年左右铁矿石进口量将达到l _ 5 亿吨左右的高峰，到2 0 2 0 年维持在1 2 1 5 亿吨左右；石油及其制成品方面，国内需求量成高速增长趋势，预测2 0 l o年我国进口石油1 4 亿吨左右，2 0 2 0 年达到2 亿吨左右，对外原油依赖率达到5 0 以上卜8 l ：集装箱运输方面，我国的发展目标是2 0 1 5 年形成完善的水路集装箱市场并与国际接轨，港口国际集装箱吞吐量达到9 3 0 0 1 2 4 0 0 万t e u ，港口国际集装箱化率达到8 0 以上，预测2 0 1 0 年全国集装箱吞吐量将达到1 1 0 0 0 万t e u ，年平均增长速度1 7 ，2 0 2 0 年全国集装箱吞吐量将达到1 8 0 0 0 万t e u 。2 0 1 0 年一2 0 2 0 年平均增长率5 9 - 1 0 1 ；客运量到2 0 1 0 年达到2 亿人次，2 0 2 0 年达到3 亿人次。水运总量的突飞猛进，造就了我国沿海及长江流域等地的各条“黄金水道”，这些重要的水路交通枢纽，一方面为我国的经济、社会发展做出了重要的贡献，另一方面，由于船舶交通流量的增加，水上交通事故频发，造成了巨大的损失，这就对各水道或航道的规划设计和通航管理提出了更高的要求。船舶交通流量预测的研究就是为水道的规划、设计和船舶通航管理提供基础性依据。1 12 预测的定义【”1预测是综合研究事物内在联系延续与突变的过程。这个过程实际上是：从过去和现在己知的情况出发，利用一定得方法和技术探索或模拟不可知的、未发生的、或复杂的中间过程，推断出未来的结果。11 3 船舶交通流量预测的基本特征( 1 ) 符合预测科学的基本特征( ”l一种提前量的研究。既预测的对象是将要发生的事情，预测先行于事物的发生，预测是时间提前量的研究。永远有误差的研究。误差率不可能不断降低，因为，现实的事物之间的关系人们不可能完全认识；而现在与未来的复杂关系人们更不能完全超自h 认识。一种空间上可扩张与缩小的研究，研究面宽，包括自抄的和社会的各种现象。一种可测性增量的研究。这里的可测性是指可量化的质与量，增量指变化量，可正可负，因为未来是在现实的基础上发展变化的，因此预测是以定量为主的综合性研究。一种艺术性色彩很浓的研究，经验直觉的影响与作用很大，且不可取消。( 2 ) 船舶交通流量预测研究又具有自身的特点船舶交通流量预测是与水运经济有关的预测，但又不完全属于经济预测的范畴，因为水运经济本身受政治、政策、社会的影响远大于其它的经济现象。船舶交通流量预测是一种有条件的微观预测。114 交通流量预测的基本原则( 1 ) 惯性原则可以说，没有一种事物的发展会与其过去的行为没有联系，过去的行为不仅影响到现在，还会影响到未来。这表明，任何事物的发展都带有一定的延续性，这一特点一般称为“惯性”。惯性越大，则研究过去所得到的信息对研究未来越有帮助：惯性越小，则表示过去对未来的影响越小。( 2 ) 类推原则许多事物在发展变化上常有相似之处，利用某事物与其他事物的发展变化在时间上有前后不同，但在表现形式上有许多相似之处的特点，有可能把先发展事物的表现过程类推到后发展事物上去，从而对后发展事物的前景做出预测。( 3 ) 相关原则任何事物的发展变化都不是孤立的，都是在与其他事物的发展变化相互联系，相互影响的过程中确定其轨迹的，这种事物发震变化过程中的相互联系就是相关性。( 4 ) 概推断原则由于各种因素的干扰，常常使事物的来来表现呈现随机变化的形式。随机变化的不确定性需要预测工作者对具有不确定性结果的预测对象提出较确定的结论，这就需要概率推断原则。所谓概率推断原则，就是当推断预测结果能以较大概率出现时，就认为这个结果是成立的、可用的m j 。11 5 船舶交通流量预测的基本方法预测的方法很多本文只介绍三种通用的方法。( 1 ) 直觉法赢觉法是古舆的预测方法。这种方法基本上是基于对情况的个人感觉或者是专家的意见。人们往往由于情况的复杂性和缺乏可靠的、适当的资料，而不得不采取这种方法，为了改进这种方法，一个明显的途径是用一个小组或较多数人来代替单个专家。( 2 ) 因果法因果法是试图根据对有关事物原因的了解来预测其结果的方法。( 3 ) 外推法外推法完全是基于将过去有关的数据所显示的特点外推到将来。这些方法通常具有数学的或统计的性质，是一种常用的定量预测方法。1 1 6 船舶交通流量预测的历史沿革( 1 ) 预测的历史沿革预测可咀提供未来的信息，为当前人们做出有利的决策提供依据。因此，从古至今，预测一直是人类所重视的一项工作。远在原始的氏族公社时期，就有专f 从事预测的人，他们利用龟甲或兽骨去占h ( 预测) 战争的胜负、年成的好坏，并据此决定本氏族或本部落的行动。历代的占h 师、星象家、预言家、能人、智士们都力图对未来做出预测。他们想出各种办法去探讨和说明未来。他们的工作常常被蒙上迷信和神秘的色彩。他们成功的预吉使人惊叹并被广为流传。例如诸葛亮在“隆中对”对东汉束年政治形势所作的三分天下的预测就是如此。人们也常常把“先知”的桂冠赋予他们心目中的圣人。如关于耶稣和穆罕穆德的传说中，有很多就是讲他们的预言是如何的准确。随着人类社会和科学技术的发展，预测的技术也得到了不断的发展，预测工作逐渐褪去了神秘的色彩，并从迷信和唯心主义走上了科学化的道路。科学的预测能正确地向人们展示未来，使人们不再盲目地行动，使人类可以有计划地发展自已。尤其是最近几十年，随着预测理论、方法和技术的不断丰富，预测的准确度可以达到较高的水平，往预测工作在人类社会发展中所起的作用越来越变得不容忽视了。( 2 ) 船舶交通流量预测的历史在过去很长的一段时期内，相对于各种水域和水道的船舶交通容量来浇，人们所拥有的船舶数量是微不足道的，对船舶交通流量的量的预测并没有太多的实际意义。随着人类社会经济的发展，各国、各地区之间的贸易往来愈加频繁，社会总体拥有的船舶数量也越来越多，这样使得许多交通繁忙的水道、海峡和港口的船舶交通流量猛增，导致各种船舶交通事故增加，这就使得人们对于交通繁忙水道及港口的航行管理做出重新的认识。船舶交通流曩的预测研究是与船舶定线制的建立密不可分的，船舱定线制的制定就要求对该水域或航道的总体船舶交通流量有一个很清楚的认识，这也是制定管理政策和方案的最基本、最重要的依据。现代的定线制m 1 是从1 9 5 6 年开始，其倡导者是西班牙海军少将g a r c i a - f r i a s 他在1 9 5 6 年提出在船舶交通繁 亡的直布罗陀海峡及其附近建立由单向通航分道和分隔带组成的现代通航分隔制。1 9 6 1 年英、法及原联邦德国三国的航海学会成立了一个联合工作组，专门研究船舶交通繁忙、碰撞事故频发的多佛尔海峡水域的分道航行问题。予1 9 6 7 年6 月l | 曩公布了一份报告，建议过境船舶利用多佛尔海峡中的自然地形分道通航。随后，有关国际组织从分道通航出发改善和变动了多佛尔海峡的助航设施，予1 9 6 7 年6 月1r 正式完成了第一个现代的分道通航制，并以航行通告方式通知船舶，以及在海图上标明。在这个时期，由于客观条件和应用数学的发展，对交通流量的预测仅限于定性的方法。进入7 0 年代，世界上船舶定线制飞速发展。在我国f l “，自2 0 0 0年开始在烟台成山头实施定线制以来，接着在长江口、大连大三山水道实施了船舶定线制，我国的香港也实施了分道通航制。另外，我国还把海上的船舶定线制理念引入内河领域，在长江下游江苏段、长江三峡库区和珠江水域都实施了船舶定线制。准备实施的还有琼州海峡水域。伴随着世界和我国这些定线制的发展，船舶交通流量预测也进入了科学、定量、综合、细致研究的新阶段。1 2 船舶交通流量预测的发展现状船舶交通流量预测是将水运工程技术和经济预测技术有效结台的起来的一门新兴的应用科学，从技术层面上讲，对水运交通流量的预测比一般的市场预测等所耍考虑的影响因素和指标要更为复杂和繁多，这要求在具体的方法应用时要因地制宜采用不同的方法或多种方法的结合，综合国内外各种文献，本部分研究了水道船舶交通流量预测的常用的几种方法、模型。12 1 定性预测方法船舶交通流量预测大致可划分为定性预测和定量预测。定性预测指的是那些经验判断性质的分析预测，它主要依靠专家判断、经验分析、逻辑推理泉进行。国内外比较流行的定性方法主要是“头脑风暴法”和“d e l p h i “法0 6 1 。头脑风暴法是通过一组专家共同开会讨论，进行信息交流和互相启发，从而诱发专家们发挥其创造性思维，促使他们产生“思维共振”，以达到相互补充，并产生“组合效应”的预测方法。它即可以获取所要预测时间的未来信息，也可以弄清是非问题，形成方案，摘清影响，特别是一些交叉时间的影响，他的缺点是易受权威影响、随大流：d e l p h i 法是由主持预测的机构确定预测的课题并选定专家，预测机构与专家的主要联系方式是函询，专家之间彼此匿名，不发生任何横向联系。通过函询收集专家意见，加以综合、整理后，再反馈给各位专家，征求意见。这样反复经过四至五轮，尽管每个专家发表的意见各有差异，但是由于参与讨论的专家人数较多，会出现一种统计的稳定性，使专家的意见趋于一致，作为最后预测的根据。我国结合自己的具体情况，将“头脑风暴法”中一些优势的方法提炼出来与“d e l p h i ”法相结合，形成了广义的d e l p h i 法，在实践应用中取得了良好的效果。1 2 1 定量预测方法定量预测是指采用一定的数学模型，利用历史的和现有的具体的数据进行计算并最终得到具体的数值的方法，其主要的方法有回归分析法、灰色分析法、马尔科夫法、模糊预测法、神经网络法、基于误差绝对值之加权和最小预测组合法。( 1 ) 回归分析法【”1回归分析法是处理变量相关关系( 遁常表现为因果关系) 的一种数理统计方法，在确定具体的模型时，关键是处理好以下三个方面的问题：寻找合适的预测变量；搜集可靠的历史数据：选择与历史数据相适应的具体模型回归分析法种类繁多，若按回归方程的变量多少划分，有一元和多元回归；按回归方程的性质划分，有线形回归和非线形回归：按所含变量的属性划分，有数量回归和非数量( 虚变量) 回归。该种方法简单易用，可以适用于多数情况的船舶交通流量预测，但是预测变量的选取不当会极大影响预测的准确性。( 2 ) 灰色分析法”1灰色系统的任务是试图解决预测数据精度不够高，从杂乱无章的、有限的离散数据中找出规律，建立灰色系统模型，来进行预测、决策。扶色模型是扶色系统理论用离散数据列建立的微分方程型动态模型，g m ( 1 ，1 )是最常用的一种模型，它是由一个只包含单变量的一阶微分方程构成的模型。其一般形式为：o ( 七) + a z ”( ) = “其中，工为非负的原始数据序列，x m 为x 的一k次累加生成序列，x ( ) = x ( 脚)z ”( k ) = 0 5 x l ( 七) + 0 5 x ( 一1 )灰色微分方程的白化为：d x o + v i ) ：“一+ 姒。= “d x数据矩阵b 为：b =数据向量为一z ( 2 )1一z 1 ( 3 ) 1mm一三1 1 ( 一)ly = ：i x ( o ) ( 2 ) ，x 。( 3 ) ，x t 。，( 4 ) ，石t 。( n ) 】7待定参数列a = ( b r b ) - b7 y = ( 口，“) 7数据预测模型：x ( 1 ( + 1 ) ：( z ( ( 1 ) 一- u ) e “+ - - “口口( 1 1 )( 1 2 )( 1 3 )( 1 4 )( 1 5 )( 16 )可以看出，灰色理论建立的是微分方程模型，是基于指数增长的预测模型对船舶交通流量的近期预测具有较高的精度，其预测值是种比较乐观的结果，适合成长型系统的预测。( 3 ) 神经网络法此方法中，较常用的三层b p 网络是一个单向传播的三层自i 向网络传播模型，除输入、输出节点层外，还有一层隐层节点，各层节点之间形成全互连接，同层之间无任何耦合。三层b p 网络学习算法具体为：设x ，( i = 1 , 2 ，”，n ) 为输入层第i 个神经元的输入，h ，( j = 1 ，2 ，l ) 为隐层第j 个神经元的输出，) ，。和d 。( k = l ，2 ，m ) 分别为输出层第k 个神经元的输出和期望输出( 导师信号) ，v i 为输入层第i 个神经元和第j 个神经元之i 剧的连接权重，w 。为隐层第j 个神经元与输出层第k 个神经元之间的连接权重神经元传递函数取s i g m o i d型，即g ) 2 寿隐层各神经元的输出为：输出层各神经元的输出为nh ，= ，( x ，一0 ，)j 2 1 ，2 ，l ( 18 )- ly 。：= 厂( w 。h - 0 klk = l ，2 ，m( 1 9 )式( 2 ) ，( 3 ) 中，只，吼为阈值网络稳定的准则函数是1 吖e = 击( 以一儿) 3t = l采用梯度下降法，不断调整w 。，v 。权值，调整量m ， = 7 7 占h ，j 2 1 ，2 ，l ；k 2 1 ，2 ，ma v 。= ，7 占，x ，j 。1 ，2 ，l ；k 。l ，2 ，m式( 11 1 ) 、( 1 1 2 ) 中7 7 为学习步长；瓯，占) 分别为( 11 0 )f l1 1 )( 】1 2 )占t = ( d 一j ，) j ，女( 1 一y )j ，2 h ，( i - 瓯w m ，k = l 2 ，mj = 1 ，2 ，l ( 1i 3 )( 11 4 )上述算法的实质含义，是将输出层导出信号和实际输出产生的误差反向传播到输入层，通过不断地修正w 。，h 使( 1 1 0 ) 式所表示的总误差不断减小，当达到给定精度时，认为网络稳定。b p 网络模型适用于船舶交通流量的中长期预测，从理论上讲，一个样本就可训练一个完整的b p 网络，其余的样本属冗余信息，只不过用来做验算而已。但实际上，由于静述理由，不同的样本可训练出完全不同的b p 网络，不同之处体现在不同的”m ，v 。上，同一v 。或v ”m 在不同样本训练时的变化，可以认为是模型与实际之间差异信息的反映。因此，我们认为，在具有较长期菜水域船舶交通流量数据样本的情况下，研究和把握w 。v 。的变化规律和趋势势必能把握b p 网络在未来的变化趋势，从而利用未来的b p 网络对交通流量做出预测。( 4 ) 模糊预测法在实际的船舶交通流量预测过程中，所搜集到的预测变量不一定都是具体的，尤其是政策性方面的信息，带有很大的模糊蛀，而且，影响模糊预测准确性的因素，除了预测变量的随枫性以外，还有各种模糊性( 模糊概念、模糊信息、人的经验、偏好和信念等) 。模糊数学为处理这些模糊性提供了手段。本部分介绍用模糊多项式趋势曲线拟合j 时i 旬序列数据的方法。设已取得n 期数据( t ，x 。) ( t = l ，2 ，n ) ，我们用k 次多项式置= 风+ 届t + 卢2r2 + 反t 拟合它，但这里多，( i = o ，l , - - - , n ) 是模糊数，然后利用它对未来进行预测。其步骤如下：( 1 ) 获取模糊数据。如x 是普通数，应将它们模糊化，本文中采用以下方法：| m a x x ，x 1 ，x t + 1 )f _ 2 ，3 ，卅一l令“，：m a ) ( x i ，x 2 扣i( 1 5 )ll - z l a x x ，x f=nf m i n x ，x t ，x v ，2 m i n x 1 ，x2 )lm i n ( x ，x 。( m + v ，)q = 将模糊化为三角模糊数t ( a ，c ，)，= 2 , 3 ，n if = 1( 1 16 )t = 肝“一龟囟t，1 17 )o t h e r s这样做，可抵消一些随机因素。( 2 ) 估参。系数矽，也采用三角模糊数的形式，：t ，)：f 卜宇，_ ，兰。，- t - s i( 1 1 8 )0 t h e r s这时，i ，也是三角模糊数：曩2 妻芦t t i , 套。， 这里要估计参数，和s ，0 = o ，1 ，2 ，k ) 。选取，s ，的原则是：在z ，与i ，的贴近度不小于给定值t 一5 的条件下，使系统的总模糊度s = w ，s ，最小，其中w ，为s ，的权重，可由预测者指定或用其它方法获取；z ，与j 。的贴近度为矿0 ，i ，) = 1 一q 一 7c ，+ o t7于是问题归结为线形规划问题m i n sc r ( x ，j ，) 1 一do( 1 。1 9 )a 一睦。or，lj fxx口b即，m i n s = w ，s口+ 6 亡a 一可用单纯型方法求其解。( 3 ) 预测。将预测期的t 值代入到已估计出系数的模糊多项式i ? = a 。+ b 、c + a # t + 十a ，即得预测值i 。置也是一个三角模糊数。( 12o )( 12 1 )、j、，门是，2 ，一ioi ij |o0ss0，f 一。甲厶。v厶脚轧占占一+口疗，。脚第2 章船舶交通流量组合预测方法的现状及存在的问题2 1 组合预测的最新发展及成果21 1 最优组台预测方法唐小我。2 1 提出了最优组合预测方法。这种方法的思想是：根据“过去一段时间内组合预测误差最小”这一原则来求取各个单项预测方滓的权系数向量的。这种方法存在的问题主要有以下两个方面：是可能出现负权重：二是求出的权重是否为最优。目前预测学界对于负权重是否可以接受尚有一定的争议，本文对负权重持否定态度，因为权重表示对某种方法的偏重程度，所以负权重没有实际的物理意义，应避免出现负权重问题，权重的实际变化范围应为 0 ，1 。如何避免出现负权重，曾勇等”2 4 1 对此儆了进一步的研究。按照最优组合预测的定义“如果某一加权系数向量k ，使组合预测方法的预测误差平方和，达到最小值，。，则称k 为最优加权系数向量，其所对应的组合预测方法称为最优组合预测方法”。但曾勇等2 3 。给出的最优加权系数向最并不是最优的，其预测误差平方和也不是最小的，所以这种方法不能称为最优组合预测方法。其最优是基于一种前提条件：假定加权系数向量为一常量，而实际中，权系数向量应该为一变量。21 2 变权重组合预测方法在组合预测中，变权重的方法显然比不变权重的方法吏科学。因为对每一种预测方法而言，它总是表现出“时好时坏”性。但是。由于变权重的组合预测方法复杂，所以，目前关于变权重组合预测方法的研究并不多见。曹长修等。63 运用模糊控制理论的一些思想和方法，提出了两种模糊变权重组合预测方法，仿真结果表明，这两种方法的预测误差明显小于文献【2 7 和文献2 8 1 提出的预测方法的预测误差，这从另一个侧面说明了文献m 1 提出的最优组合预测方法不是最优的：但是文献1 提出的变权重方法，其当前时刻权重的大小取决于上一时刻误差及误差的变化率，所以这种方法有一定的局限性，文献1 对此做了改进，取得了较好的效果；谢开贵等1 给出了一种变权重组合预测模型，该方法通过广义逆矩阵的循环迭代，形成收敛的权系数，进而进行组合预测；g r a n g e r t ”1 建立了一个非负变权重的组合预测模型，利用线性规划与非线性规划的理论，给出了在拟合点上最优的、非负可变权重的计算方法，还探讨了在预测点上非负可变权重的估计；陈友华1 以预测方法有效度为准则，分别在样本区f 剧、预测区间及总区间上建立了非负变权重组合预测模型，并给出其线性规划的解法；文献 3 0 1 和文献 3 1 - 3 2 i 各自建立了一个变权重组合预测模型，他们的预测精度各有千秋，其共同之处是：能及时调整各种预测方法的权重，但求解权重的过程复杂，计笋量大。在变权重组合预测的研究方面也有待进一步加深。22 船舶交通流量组合预测的现状随着经济和社会的发展，单一的预测方法已经不能准确的反映出某一水域或水道交通流量，需要综合性更强、各种技术有效结合的组合预测方法，船舶交通流量预测方法必须结合所预测水域( 水道) 的具体实际情况，考虑当时所处社会和自然环境的影响。严格来说，时至今日，人们尚未找到一种能够完全适应于我国各港口所辖水域( 水道) 船舶交通流量预测的方法。目前较为广泛应用的主要是以下两种。2 21 基于误差绝对值之加权和最小的组合预测模型m 1建立组合预测模型，若选用使误差平方和达到最小的准则，其中关于n 期数据对预测所带来的影响是同等对待的，用这一准则来控制预测模型的精度也宥不客观之处，因为它夸大或缩小了误差的地位和作用使大者更大 ，j 、者更小。若考虑到近期数据对预测值所产生的影响要大于远期数据对预测值所产生的影响，在对它们所产生的误差进行衡量时，给予不同的折扣系数，这样，建立的组合预测模型可以提高精度。因此，用误差绝对值之加权和最小的准则建立的组合预测模型的精度是比较客观的，且又兼顾到不同的观测点对预测值的不同影响。误差绝对值之加权和为s = a 小2 口一一，十w 2 屯+ + ( 21 )其中：口，为折扣系数；e ，为t 时刻组合预测模型预测值的误差值。求出使s 取得最小值的非负权重最优组合预测权重向量w ，就是求解模型( i )r a i ns = 口，j w l e l ，+ w 2 屯，+ + w ，。p 州i( 2 2 )s tw 20w i + w 2 十+ w ：1( i _ l ，2 ，m - )求解模型( i ) 得至怕自组合预测模型，它降低了个别误差较大昀点( 或预测模型)对组合预测模型的影响，稳健性较强。由于s 的表达式中带有绝对值，直接求解模型( i ) 不太方便，可将模型( i ) 化为一阶线性规划问题。令：“，= 1 w l p l ，+ w 2 p 2 ，+ 十w e m l + 专( w l e f ，+ w 2 弓! ，+ + w ，。p 删)v ，= 寺f 卅，l 已l ，+ w 2 已2 ，十+ w 。p 川j - 去( w l 已l ，+ w 2 岛，+ 十w 。巳。) t = 1 ，2 ，n ( 23 )则模型( i ) 可化为模型fi h模型( i i )r a i ns = 口，0 ，+ v j )s tw i e r + w 2 p 2 ，+ + h j j 已w f = “，”w 14 - w 2 + 4 - w 。= 1“，o ，v 。0 ( t = l 2 ，n )w ，o ，( i _ l 2 ，m )( 24 )在模型( i i ) 中，若qi l ，就是不带折扣系数的使拟合误差之绝对值的和最小的非负权重组合预测问题。由于线性规划阀题都有现成的计算机软件、因此，求解模型( i i ) 是极其方便的。有了以上的组合模型，对于某一特定水域的船舶交通流量，我们就可以选取两个或多个合适的单项预测方法进行预测，常用的有回归预测法、获色预测法、指数平滑法和模糊预铡法等。2 2 2c s f m 组合预测模型大连海事大学吕靖和方祥林教授提出的c o m p o s i t es y s t e m a t i cf o r e c a s t i n gm o d e l ，c s f m 组合预测模型( 同1 ) ，是在对我国沿海主要港口辖区水域船舶交通流量的分析的基础上，考虑到过去预测方法中的不足提出来的。该模型运用系统分析的原理，定性与定量方法相结合，时间序列分析、主观概率及专家咨询等方法相结合，同时考虑到政治，政策及人为因素等的影响，不仅能提高预测的系统性和适用性而且也能提高预测的准确性。模块i有关数据、资料、信息等时间序列分析同归分析经济计量分析颈测结果政治因素政策因素人的因素d e l p h i 法主观概率法综合判断法预测结果c s f m 预测结果图2 1c s f m 模型结构图模块i i模块i 是从定量技术分析的角度出发，充分利用已有的历史数据进行预测。它采用回归分析、经济计量及时阊序列等分析方法和模型，并考虑到一些港口的安全监督系统有较好的历史数据和资料，应尽可能充分利用这些数据，同时应用国外一些较为成熟的定量预测方法进行预测。模块i i 是从调查、咨询、分析和判断等角度出发来进行预测。它采用的是d e l p h i 、主观概率和综合判断等方法，并考虑到我国许多港口的安全监督部门成立较晚，其历史数掘或资料较为欠缺，因此应从其它方面进行资料的调研和补充，充分利用相关因素，进行综合分析。在应用模块i 和模块i i 进行预测时，应该根据具体情况考虑人为因豢及政治、政策因素对被预测对象的影响，即在具体构造模型时，尽可能将这些因素施加到模型中去。最后，根据被预测对象的特点及具体情况，利用系统分析的原理，将预测结果i 和预测结果i i 进行系统综合，得出最终预测结果。2 3 组合预测模型评析方法2 2 1 的主要着眼点在于通过对误差的分析来调整、确定组台模型中的单项模型。它的优点在于选择单项模型的针对性强，并且组合模型确定后稳定性较强，但是这种方法的缺点也很明显，就是计算量太大，必须进行事先的组合、验证才能确定模型，而且并不能保证最适用于该水道船舶交通流量特点的模型符合组合模型的误差要求，有一定的局限性。方法2 2 2 主要的优点是模型在建立的过程中，考虑的比较全面、系统，弥补过去的一些预测方法中，为了建立数学模型或分析方便而忽略了一些难以定量的因素，包括政治、政策及人的因素等等。其次是它的针对性更强一些，提高了预测的实用性和可行性。方法2 2 2 存在的主要问题，也是本文研究主要解决的问题是：( 1 ) 在应用该模型时，单项模型的选择随意性很大，没有科学、合理的筛选过程，这增加了模型确定过程中的主观性，使得各个单项模型选择的不确定性增加，影响了预测的精度。( 2 ) 各个单项模型的权重在对不同港口、航道和不同时期靛船舶交通流量进行预测时，采用了固定值，体现不出单个模型的针对性和侧重性及船舶交通流量的变化特点。2 4 本文对c s f m 模型的改进思路( 1 ) 针对单项模型确定过程中的不足，本文提出了历史数据计算移动平均值、平均差分和确定差分序列的三步法，根据差分序列特性进行模型的筛选。最后提出一种有效的优化组合模型方法。6( 2 ) 针对该模型的固定权重问题，本文提出了一种基于模糊变权重的组合预测方法，提高了预测的精度。第3 章基于模糊变权重的c s f m 组合预测模型的建立3 1 预测对象分析事物是普遍联系的，在对船舶交通流量进行预测时，必须以系统科学的方法，认真研究该水域( 水道) 与其所处的环境、背景等的关系，为科学预测奠定基础。为此，预测对象分析主要分以下两大部分。311 确定预测目标及其影响因素预测目标，系指预测对象的某项或几项指标。一般的预测目标有一到三个，若研究对象的预测目标为菜水道的船舶交通流量，预测的子目标则为航经该水道船舶挂靠港口船舶交通流量，通过对子目标的研究来得到总目标。确定了预测目标以后，需要进一步确定影响预测目标的因素，影响因素的选择应该遵守以下的原则：( 1 ) 所选择的影响因素与预测目标之间应有因果关系。( 2 ) 一元因果分析法的自变量应是预测目标的最主要的影响因素，或是预测目标的最综合因素。( 3 ) 二元或是多元因果分析法的自变量应是对预测目标其主要作用，且有统计数据的影响因素。3 ，12 收集和整理数据就时代分，数据可分为历史数据和现实数据：就与预测对象的关系分，数据可分为内部数据和外部数据；就数据的来源分，数据又可分为第一手数据和第二手数据。第一手数据，包括以各种形式初次收集的数据。获取第一手数据所需的时例较长，费用较高，但这类数据是在预测情况确定后选取的，所以比较适合具体的预测需要。收集第一手数据的途径包括：抽样调查、连续调查或全面普查。在预测的定性方法中，常常需要来自第一手的数据。例如d e l p h i 法的第一个阶段就是收集第一手数据。预测的定量方法，虽然有时也采用第一手数据，但因获取第一手数据的费用一般高于获第二手数据的费用，所以，定量的方法常采用第二手数据。第二手数据，多为已经公布和发表的资料，易于获取，代价低，数据精度也易于保证。其缺点是数据可能不直接适用于预测的情况。因此，在许多预测中常常要求对已公布的数据进行修正和处理，使其更好地适应预测要求。除直接调查和利用政府机关定期发表的数据外，还可以分别从各类机构获取不同数量的信息。据国外统计，来自各方面的数据比重为：国内其他地区3 3 5 ，协会2 6 2 ，政府机关1 0 ，本地区1 0 0 , 6 ，国际机构6 6 ，本管理部门内部5 4 ，其他方面8 3 。然而，值得注意的是，无论是来自第一手的数据，还是第二手的数据都可能是凌乱的、无序的、彼此之闻孤立的。我们应将原始数据按“单元”或“类别”进行整理和集中，以便使其成为内容上完整、有序、系统；形式上简明、统一的数据。3 2 预测模型的选择3 2 。1 单个预测模型的选择不同的预测对象有不同的变化发展趋势，而每个预测模型都有自身的适用范围。在适用范围内，预测效果好：否则，反之。故在非组合预测前，需要根据船舶交通流量的特点选用合适的模型，方能达到预期效果，这步工作称为预测模型的选择。预测的前提是事物发展的规律性，借助事物发展的规律就可以预测事物的未来发展趋势。因此，拥有一定的数据和选择了参数后，选哪种预测模型并不是主观随意决定的，而必须根据船舶交通流量的规律来确定。因此，在选择预测模型前，必须对历史数据进行识别，研究数据的模式并据此选择预铡模型。在实际应用过程中，对趋势外推模型的挑选大体经过两个阶段：一是对历史数据进行处理；二是根据数据模式选择预测模型。为排除随机因素的干扰，数据处理又由三部分组成：( 1 ) 对历史数据计算移动平均值，( 2 ) 计算平均差分，( 3 ) 确定差分序列的特性。第一阶段历史数据处理m 1 。计算移动平均值。计算移动平均值的基本方法是：选一个固定的周期对数据进行平均，每递推一个周期就加上后一个数据，舍弃初始数据，依次类推，直至数据处理完毕。设预测对象的历史数据为时间序列：】 ，e ，e( 3 1 )用n 表示移动平均的周期，则可得计算移动平均值的通式：m p ：卫生粤( 3 2 )m j l l 表示第t ( t = - n ，n + l ，n ) 期的一次移动平均值。为了计算方便，其通式还可变为：m j l ) = m 竺+ 毕( 3 3 )在一次移动平均值的基础上，应用移动平均的原理，还可以进行二次，甚至多次的移动平均，二次移动平均就是以一次移动平均值为原始数据，再进行一次移动平均，其通式为：砰1 - m 蛊+ 坠笋( 3 4 )计算平均差分。对式( 3 2 ) ，用n ( 3 s n h 且n 为奇数) 表示移动平均差分的周期，r 。表示第t 期的平均差分，则：；：- m y , 一。- ( m 一1 ) z 一伽一1 ) 一_ 一r l + r + i + + ( m 一1 ) r + ( 。一1 ) + 州r 一。2 y i 。冒其中f = 丁n + i ，t n + i 小加丁n + i( 3 5 )确定平均差分序列的特性( 见表3 1 ) 。第二阶段预测模型的选择。依据平均差分序列的特性选择预测模型，是准确预测的前提，常见的差分特性有可，f ，号，l g 等，t s 歹，g 善y -常见的差分特性与曲线形式见表3 】。表3 ，1 和用平均斧分变化特性选择曲线形式指标指标随时间变化特性曲线形式大体相等壹线y线性变化r线性变化f r火体相等r r线性变化l g y线性变化i g ( y , f )线性变化l g ( i 亏2 )线性变化二次抛物线三次抛物线指数曲线对数抛物线修正指数曲线袭帕兹曲线皮尔曲线表3 1 中的后三个值对某些情况有时无法得到，这是因为y 。为负值，这时差分特性数列中断。当个别数与其余数据有很大差别时，这些个别数据就会落在总的趋势走向之外，这时就会出现y 为负的情况。为了避免由此产生的茬分特性数列中断，揭示平滑趋势，可以采用如下两种方法：( 1 ) 增加求移动平均值的距离：( 2 ) 利用r 的前几个僮和后几个值的平均值，取代不正常数据。如果利用平均差分来分析递减趋势序列，平均差分是负值时，也无法计算差分的对数值。在这种情况下，可以逆序计算y 的值，也就是从数列尾部开始计算。32 2 组合预测模型群的筛选现实中，对船舶交通流量进行组合预测时，常遇到这样的情形：对同一预测对象有n 种有效的方法，但将它们组合起来，进行组合预测时，效果反