基于GM-LSTM的港口物流需求預(yù)測(cè)

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摘  要：文章針對(duì)現(xiàn)有港口物流需求預(yù)測(cè)的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如ARMA模型等方法在處理復(fù)雜、非線性和長(zhǎng)短期依賴特性數(shù)據(jù)時(shí)的不足，提出了一種結(jié)合GM（1，1）和LSTM的組合預(yù)測(cè)模型。對(duì)比ARMA法、GM（1，1）、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSTM網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果，仿真結(jié)果表明：GM-LSTM組合模型在準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性方面有顯著提升。（剩余9588字）