基于GM-LSTM的港口物流需求預測
摘 要:文章針對現有港口物流需求預測的傳統統計方法和機器學習技術,如ARMA模型等方法在處理復雜、非線性和長短期依賴特性數據時的不足,提出了一種結合GM(1,1)和LSTM的組合預測模型。對比ARMA法、GM(1,1)、BP神經網絡和LSTM網絡的預測效果,仿真結果表明:GM-LSTM組合模型在準確性和穩(wěn)健性方面有顯著提升。(剩余9588字)
目錄
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