【技术实现步骤摘要】
本申请涉及大数据处理，具体涉及一种预测港口货物吞吐量的计算方法、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、由于在经济效益和成本上具有明显优势，海运已经成为国际贸易中最主要的运输方式。而港口作为海运的交通枢纽，对物流行业发展甚至经济发展具有重要作用。港口货物吞吐量的数据往往蕴含许多深层次的信息，是经济发展情况和港口规模变动最真实和最直接的反映，因此预测港口吞吐量对港口的可持续发展具有重要意义。
2、在构思和形成本申请的过程中，申请人至少发现以下问题：在对港口吞吐量的时间序列进行预测中，根据预测结果的形式不同可以分为定性预测和定量预测。定性预测中较为常用的是德尔菲法(delphi)。而定量预测中主要包括计量模型、时间序列模型、人工智能模型和混合模型。计量模型中，应用较为广泛的是向量自回归模型(var)。时间序列模型主要考虑周期、趋势，没有考虑其他不确定因素，因此存在一定的局性，由此造成预测的港口吞吐量数据与实际数据的拟合度不佳，预测精度不够。
技术实现思路
1、为了缓解以上问题，本申请提...
【技术保护点】
1.一种预测港口货物吞吐量的计算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种预测港口货物吞吐量的计算方法，其特征在于，对港口货物吞吐量历史数据进行平稳性检验，以构建时间序列模型的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的一种预测港口货物吞吐量的计算方法，其特征在于，所述根据所述港口货物吞吐量序列计算所述港口货物吞吐量历史数据的单调趋势和季节因素影响规律，以获取自相关系数图表的偏相关系数周期性的步骤还包括：
4.根据权利要求2所述的一种预测港口货物吞吐量的计算方法，其特征在于，基于所述偏相关系数周期性，对所述港口货物吞吐量历史数据...
【技术特征摘要】
1.一种预测港口货物吞吐量的计算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种预测港口货物吞吐量的计算方法，其特征在于，对港口货物吞吐量历史数据进行平稳性检验，以构建时间序列模型的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的一种预测港口货物吞吐量的计算方法，其特征在于，所述根据所述港口货物吞吐量序列计算所述港口货物吞吐量历史数据的单调趋势和季节因素影响规律，以获取自相关系数图表的偏相关系数周期性的步骤还包括：
4.根据权利要求2所述的一种预测港口货物吞吐量的计算方法，其特征在于，基于所述偏相关系数周期性，对所述港口货物吞吐量历史数据进行多阶季节差分以构建所述时间序列模型的步骤还包括：
5.根据权利要求2所述的一种预测港口货物吞吐量的计算方法，其特征在于，所述基于所述偏相关系数周期性，对所述港口货物吞吐量历史数据进行多阶季节差分以构建...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄镜颖，李俊雄，刘志伟，邓立民，康丹艺，
申请(专利权)人：中科云谷科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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