第７卷第４期２００７年８月ＪｏＩｌＩｌｌａｌｏｆ交通运输系统工程与信息Ｖｏｌ７Ｎｏ．４Ｔ‰ｓｐ。咖６０ｎｓｙｓｌｅｍｓＥｎ画ｎｅｅ＾Ｉｌｇ帅ｄｈｌｆｏ珊ａｄｏⅡＴｅｃＩＩｎｄｎ盱Ａ“ｇＩｌ８【２００７文章编号：１００９．６７４４（２０町）０４＿０１４８―０６，…………、ｌ案例分析ｉ、…。…。…。，大连港货物流量预测研究于欣洋，赵伊川（大连海事大学经济管理学院，辽宁大连１１６０２６）摘要：建立了ＲＢＦ神经网络一Ｍ０ｎｔｅｃａｄｏ货物吞吐量预测模型，利用大连港货物吞吐量的历史数据，对２００６―２０ｌＯ年以厦２０２０年的大连港货物吞吐量进行预测．以ＲＢＦ神经网络的预测为基础。利用Ｍｏｎｔｅｃａｄｏ仿真方法对大连港货物吞吐量的预测结果进行可信度分析．得到了预测结果区间以及预测结果在每个区间上出现的概率．文章证明了神经网络一Ｍｏｎｔｅｃ盯ｌｏ预测模型在吞吐量预测领域中的可行性，而且预测结果为大连建设东北亚航运中ｍ提供了参考依据．关键词：ＲＢＦ神经网络；蒙特卡洛仿真；货物吞吐量预测中图分类号：ｕ６５文献标志码：ＢＡＳｔｕｄｙｏｆＳｈｉｐｐｉｎｇＣ盯ｇｏＦｈⅨＰｒｅｄｉｃｔｉｎｇｆｏｒＤａｌｉ髓ＰｏｒｔＹＵＸｉｎ－ｙａｌｌｇ，ＺＨＡ０Ｙｉ－ｃｈｕａｎ（ｓｃ｝１００ｌｏｆＥｃｏｎ伽ｙａｎｄＭ哪ｇｅｍ衄ｔ，Ｄ丑ｌｉ肌Ｍａ五血ｌｅｕⅡｉｖ踊毋．Ｄｄｉ衄１１６０２６，“肿ｎｉＩｌｇ，ｃｈｉＩｌａ）ｔｏＡｂ咖ｎ：ＴｈｃａｕｌＩ．叮’ｓ诎ｉｎｔＩｌｉｓｔｌｌｅ幽ｂｂ１１ｉｌｄＲＢＦＮｅｔｗｏｒｋ―Ｍｏｎｔｅｃ盯１０２００６ｔ０ｃ８’酽ｔＩｌｍｕ曲叫畔ｄｉｍｉｌｌｇｍｏｄ―ｅｌ，ｐｒ砌ｃ６ｌｌｇｃａｌ９０吐Ⅱｏｕ曲ｐｕｔｈｎｄｉａⅡｐ呲‰ｍＮｅ呐ｏｒｋ２０１０，一鹏２０２０硝叫。ｙｅａｒ，ｂａＢｅｄ０ｎｌｌｉ咖ｄｃａｌｈ丑ｖｅｄ且诅Ｉｎａｄｄｉ廿ｏｎ，ａ呻出ｅｒｔ昭ｋｉｎｔ１１ｉ８ｔｌｌｅ幽ｊｓ协ａｎ柚，ｚｅｔ｝ｌｅｐＩｅｄ；ｃⅡ“ｇ出耐ｔＩＩＩｌｌＲＢＦＦｉｎａｌ】ｙ，ｔｈｅ１ｋｍ山０ｆ删ｃⅡｏｎ眦ｋｆｅ衄ｉ砌坤０ｆＮｅｈ吼ｋ―ＭｏｒＩｔｅｃａ山ｃａ。印ｔｂＩＤｌｌｇＩ甲ｍ础血ｇＤｄｉ帅Ｎｏ玎【｜嘲８ｔ“ａｔｌｌｒｏｕｇｌｌｐｕｔｏｆＰ砌ｃｄＴｌｇ聊ｈｂｙ瑚ｉＩｌｇＭｏＩｌｌｅ（ｈ山，ｂＢＢｅｄ叽衄Ｆｐｒｏｂ出Ｉ试∞０ｆ删ｉ击ｌｌｇ瑚ｕｈｉ“唧ｒ袖喇ｅｒｎｂ唧ｇ日ｉ蒯－ｃ耐ｊｔｍｏｄｄｉｓｖ枷五ｅｄｉｎ￡ｌｌｉｓｔｈｅｓｉｓａｎｄｔｈｅｒｅ－Ｋｅｙ州ｓ：０引言ｕ特ｄ岫州奄ｒ曲ｃｅｓｆｏｒ８ｋｐＰｉｎｇｃ曲把ｒｃｏｎｓ呻ｃ６０ｎＲＢＦｎｅＩｌｒａｌｒｍｔｗｏｒｋ；Ｉｎｏｎ协ｃａｄｏ；ｃａ’ｇｏｐ。ｅｄｉｃ她ＢＣＬＣ咖Ｉｍｂｅｒ：Ｕ６５Ｄ眦ｌＩｍｅｍ咖ｅ：本文把ＲＢＦ神经网络一Ｍ０ｎｔｅｃａｄｏ货物吞吐量预测模型应用在大连港货物吞吐量的领域中．实验结果证明了模型在吞吐量预测领域中的可行性，而且预测结果为大连建设东北亚航运中心提供了参考依据．港口建设具有规模大，资金回收期长，经济效益涉及面广，可变因素多的特点．因此，对一个拟议中的港口建设项目必须进行可行性研究，港口吞吐量预测是其重要的组成部分．收稿日期：２００６―１２．２８作者简介：于欣洋（１９７９一），男，大连市人，大连海事大学经济管理学院硕士生．主要研究方向为国际企业管理Ｅ－ｍａｉｌ：ｙｘｙ一１９００＠ｙ曲∞．ｃ∞．ｃｎ万方数据第４期大连港货物流量预测研究１４９１基于ＲＢＦ神经网络一ＭｏｎｔｅＣａｄｏ货物吞吐量预测模型的大连港货物吞吐量预测１．１出大连ＧＤＰ、东北ＧＤＰ和东北人口数量为大连港货物吞吐量预测的待输人数据．（３）ＲＢＦ网络预测结果．以１９９４到２００５年大连市ｅＤＰ值、东北地区ＧＤＰ值以及东北地区人口数量为基数，根据国家“十一五”规划中这３个经济指标的增长率，推算出２０１０和２０２０年这３个指标的预测值．以１９９４到２００５年的输人指标作为训练数据的输人数据．以１９９４到２００５年大连港货物吞吐量数值作为训练数据的输出数据，对ＲＢＦ神经网络进行训练．把推算出的２０１０年和２０２０年的输入指ＲＢＦ神经网络设计及预测（１）ＲＢＦ神经网络的结构设计．ＲＢＦ网络的结构设计如图１所示．图中的神经网络分为３层，即输入层、隐含层和输出层．图１Ｆｉｇ１ＲＢＦ神经网络预测模型结构标输入到训练好的大连港货物吞吐量ＲＢＦ神经网络预测模型中，得到２０１０年和２０２０年大连港货物吞吐量的预测值（见表１和图２）．表１大连港货物吞吐■预测结果衄