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題名:台灣國際港口貨櫃吞吐量單一變數預測模型之比較
作者:彭文怡
作者(外文):Wen-Yi Peng
校院名稱:國立臺灣海洋大學
系所名稱:航運管理學系
指導教授:朱經武
學位類別:博士
出版日期:2008
主題關鍵詞:預測單一變數吞吐量比較性研究ForecastingUnivariateThroughputComparative study
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本研究之目的為建立和比較六種單一變數預測方法,並尋找出適用於港埠貨櫃吞吐量最佳的預測方法,以預測台灣國際港口之每月貨櫃吞吐量。研究對象為台灣地區三大國際港埠:基隆港、台中港與高雄港之貨櫃吞吐量,資料範圍為2002年1月至2006年12月。透過古典分解法、三角函數迴歸、季節性虛擬變數、灰預測、組合灰預測及SARIMA等六種預測模式,產生三港之六種方法的貨櫃吞吐量預測值。經由實證分析,利用平均絕對誤差(MAE)、平均絕對誤差百分比(MAPE)及殘差均方根(RMSE)等評估指標比較後,以驗證何者可提供預測最佳之精確度。
結果發現,不論採何種指標,基隆港以SARIMA最為準確,季節性虛擬迴歸排列第二;台中港方面,預測結果顯示為最佳的方法為SARIMA,其次為灰預測;而高雄港則以SARIMA的預測誤差為最小,其次為季節性虛擬迴歸。整體而言,SARIMA擁有最佳的台灣地區貨櫃吞吐量之短期預測準確度,顯示此種方法在短期預測中,對貨櫃吞吐量具有一定程度的預測能力,其次為季節性虛擬迴歸。最後,根據本研究之結果找出準確度最高之預測方法,提供未來港埠當局進行港埠規劃、貨櫃運量預測及港埠裝卸能量時之參考,可提供港埠當局未來進行港埠規劃時之參考。
因本研究所使用之模式有限,未來若能考慮其他的預測模式,諸如:類神經網路、人工智慧等預測方法,或許能再提高貨櫃吞吐量預測之準確度,亦可擴增採用其他國外港口資料,進行模式驗證。
In this research, forecasting models for the monthly container throughput volumes in Taiwan ports are presented. The purpose of this study is to make comparisons on different univariate forecasting methods, to provide a more accurate forecasting model on the container throughput for rendering a reference to authorities. Six different univariate methods, namely the Classical Decomposition Model, the Trigonometric Model, the Regression Model with Seasonal Dummy Variables, the Grey Forecast, the Hybrid Grey model, and the SARIMA, have been used. The monthly data was collected from year 2002 to 2006. The contribution of this research is to compare the forecasting results of the six univariate methods based on commonly used evaluation criteria, Mean Absolute Error, Mean Absolute Percent Error and Root Mean Squared Error.
We found that the SARIMA provided the most accurate predictions on Keelung, Taichung and Kaohsiung port. It seems reasonable to conclude that the SARIMA is a reliable forecasting method for forecasting container throughput with seasonal variations. The outcome of this work can be helpful to predict the near future demands for the container throughput of the international port.
Different forecasting methods have their own merits and weaknesses, but, to be more practical, we have to find the most suitable method to fit our particular marine shipping industry needs of forecasting accuracy. Therefore, it is suggested to proceed with studies of other main terminals in the world, in order to find out whether the same result is obtainable as the study on the Taiwan case. Further research will be focused to apply latest technology such as neural networks, other AI methods, or some other advanced data mining techniques to forecast container throughput volumes.
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