基于IVMD-MOGTO的沿海港口吞吐量预测方法研究

作者：于长俊

来源：中国新技术新产品, 2023, (12): 50-53.

DOI：10.13612/j.cnki.cntp.2023.12.029

• 吞吐量预测
• 港口集装箱
• 变分模态分解
• 大猩猩部队优化
• 遗传算法

该文针对集装箱吞吐量的预测问题进行探究。提出了改进的变分模态分解（Improved Variational Mode Decomposition,IVMD）策略对数据进行去噪处理，从而构建了IVMD-MOGTO模型以实现集装箱吞吐量的精准预测。结果显示，在验证IVMD有效性的试验中，IVMD-LSTM的平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error,MAPE）为2.93%。在验证MOGTO优化算法性能的试验中，MOGTO算法在港口中的均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）最低仅为11.39。