《集裝箱吞吐量預(yù)測(cè)研究的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述》7200字

集裝箱吞吐量預(yù)測(cè)研究的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述1.1關(guān)于粵港澳大灣區(qū)的研究綜述粵港澳大灣區(qū)由香港、澳門兩個(gè)特別行政區(qū)以及廣東省廣州、深圳、東莞等珠三角九城組成，目前是經(jīng)濟(jì)活力最強(qiáng)的區(qū)域之一。目前對(duì)粵港澳大灣區(qū)的研究重點(diǎn)在發(fā)展階段、影響權(quán)重、以及灣區(qū)評(píng)價(jià)等方面。

伍鳳蘭等（2015）以世界灣區(qū)以及粵港澳大灣區(qū)為研究對(duì)象，在“灣區(qū)經(jīng)濟(jì)”的演進(jìn)機(jī)制的基礎(chǔ)上將灣區(qū)劃分為四個(gè)階段：港口經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)階段、工業(yè)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)階段、服務(wù)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)階段與創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)階段，，最終確定了我國(guó)粵港澳大灣區(qū)正處于服務(wù)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)階段[1]。

張昱、眭文娟等（2018）在經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)、一體化程度、開放水平、功能特征四個(gè)維度的基礎(chǔ)上構(gòu)建了灣區(qū)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)體系，將灣區(qū)發(fā)展過程分為四階段演進(jìn)過程：港口經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)、服務(wù)經(jīng)濟(jì)以及創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)，分析結(jié)果表明粵港澳大灣區(qū)正處于工業(yè)經(jīng)濟(jì)階段[2]。楊道玲等（2020）從灣區(qū)科技創(chuàng)新的角度進(jìn)行研究，研究結(jié)果顯示，粵港澳大灣區(qū)創(chuàng)新的實(shí)力和質(zhì)量上與其他世界灣區(qū)相比?仍有較大差距，并提出加大研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入以及充分發(fā)揮龍頭企業(yè)作用，形成創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群等相關(guān)建議對(duì)策[3]。

馬忠新（2016）通過對(duì)粵港澳大灣區(qū)、環(huán)北部灣灣區(qū)、海峽西岸灣區(qū)等我國(guó)五大灣區(qū)的灣區(qū)經(jīng)濟(jì)的研究，經(jīng)過實(shí)證研究明確了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度、文化包容性、人力資本水平以及基礎(chǔ)設(shè)施便利性等因素與灣區(qū)經(jīng)濟(jì)的關(guān)系，最終得出了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度對(duì)灣區(qū)經(jīng)濟(jì)和灣區(qū)發(fā)展產(chǎn)生顯著的正向影響[4]。Weng

H（2020）通過改進(jìn)的熵權(quán)法對(duì)粵港澳大灣區(qū)內(nèi)的九個(gè)城市作為研究對(duì)象，以經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境以及交通四個(gè)維度來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)論表明廣州的表現(xiàn)最好，城市交通以及經(jīng)濟(jì)環(huán)境相對(duì)綜合指數(shù)最高，澳門表現(xiàn)較差且城市群綜合承載力將持續(xù)下滑?；浉郯拇鬄硡^(qū)內(nèi)總體表現(xiàn)較好，尤其在經(jīng)濟(jì)和交通兩個(gè)方面優(yōu)勢(shì)潛力較大[5]。

《四大灣區(qū)影響力報(bào)告》(2019)中從經(jīng)濟(jì)、文化、創(chuàng)新、旅等六個(gè)維度對(duì)目前世界四大灣區(qū)進(jìn)行對(duì)比和評(píng)價(jià)，結(jié)果表明舊金山灣區(qū)影響力仍然位居世界前列，東京灣區(qū)整體發(fā)展滯后于其他灣區(qū)，而粵港澳大灣區(qū)多中心的優(yōu)勢(shì)為其未來(lái)發(fā)展和影響力奠定了結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)[6]；魯志國(guó)、潘鳳（2015）通過經(jīng)濟(jì)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)效益、經(jīng)濟(jì)開放以及經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新的四個(gè)維度構(gòu)建了灣區(qū)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力綜合評(píng)價(jià)模型，實(shí)證結(jié)果顯示粵港澳大灣區(qū)雖然具備一定優(yōu)勢(shì)，但目前離其他灣區(qū)還有差距，提出粵港澳大灣區(qū)應(yīng)更加注重結(jié)合當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展特色以及提高體制機(jī)制創(chuàng)新[7]。

陳朝萌（2016）將影響港口功能定位分為宏觀因素、現(xiàn)有基礎(chǔ)、能力指標(biāo)三類指標(biāo)，通過計(jì)算出各影響因素的權(quán)重，提出粵港澳大灣區(qū)港口群將發(fā)展成為“一心、一體與兩翼”的形態(tài)，即：深圳港為灣區(qū)核心港口，廣州港、深圳港和香港港為灣區(qū)主體，惠州、汕頭、珠海以及湛江為兩翼[8]；除此之外，余蕾（2017）以地理、經(jīng)濟(jì)以及物流三個(gè)環(huán)境的基礎(chǔ)上構(gòu)建了粵港澳大灣區(qū)物流體系，并提出設(shè)立專門的從發(fā)同發(fā)展機(jī)構(gòu)、搭建物流信息共享平臺(tái)以及加強(qiáng)物流體系管理等相關(guān)政策建議[9]。宋敏等（2019）采用DEA模型以了長(zhǎng)江三角洲和粵港澳大灣區(qū)內(nèi)的37個(gè)城市為研究對(duì)象，測(cè)算綜合交通效率，研究表明粵港澳大灣區(qū)的綜合交通效率整體上要高于長(zhǎng)江三角洲，同時(shí)提出灣區(qū)內(nèi)綜合交通效率的提升對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向影響[10]。

陳德寧,鄭天祥（2010）整合了便捷交通網(wǎng)絡(luò)、灣區(qū)港口基礎(chǔ)建設(shè)兩個(gè)影響因素以及渠道，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了粵港澳區(qū)域構(gòu)建灣區(qū)后港口群變化的研究，經(jīng)過實(shí)證明確了大灣區(qū)建設(shè)與珠江口競(jìng)爭(zhēng)力之間的關(guān)系為顯著正向影響[11]。之后，申勇、馬忠新（2017）在此基礎(chǔ)上提出可以通過設(shè)立試驗(yàn)區(qū)整合重組粵港澳大灣區(qū)港口資源、增加公共產(chǎn)品供給等對(duì)策建議[12]。

1.2關(guān)于廣州港集裝箱運(yùn)輸?shù)难芯烤C述鄧國(guó)生（2006）通過對(duì)廣州港南沙港區(qū)具備集疏運(yùn)條件便利、集裝箱碼頭布局合理以及港口開發(fā)條件良好等競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的研究，明確了正是這些優(yōu)勢(shì)推動(dòng)了南山港區(qū)集裝箱運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展，帶動(dòng)了南山港區(qū)的集裝箱吞吐量的增長(zhǎng)[13]。張敏敏（2007）從廣州港集裝箱運(yùn)輸?shù)耐掏铝俊⒋a頭處理能力以及港口基礎(chǔ)設(shè)施等內(nèi)部因素和貿(mào)易摩擦、運(yùn)力市場(chǎng)、周邊港口競(jìng)爭(zhēng)以及政策法律等外部因素來(lái)綜合分析廣州港集裝箱運(yùn)輸?shù)臋C(jī)遇與挑戰(zhàn)，再利用SWOT分析法將有利因素和不利因素進(jìn)一步總結(jié)歸納的得出：廣州港集裝箱運(yùn)輸?shù)闹饕獌?nèi)部?jī)?yōu)勢(shì)在于自然區(qū)位優(yōu)勢(shì)、集疏運(yùn)系統(tǒng)完善、港口功能齊全、腹地經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)；而外部機(jī)會(huì)在于國(guó)家政策鼓勵(lì)發(fā)展、腹地對(duì)外貿(mào)易發(fā)展迅速以及外向經(jīng)濟(jì)地位[14]。萬(wàn)征，張文欣（2007）利用主成分分析法對(duì)比了廣州港和深圳港的綜合物流發(fā)展水平，結(jié)果表明廣州港貨物吞吐量以及集裝箱吞吐量在短時(shí)間內(nèi)難以超過深圳港,但其高速經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及臨近物流貨源地的優(yōu)勢(shì)可以提升其競(jìng)爭(zhēng)力[15]。王紅堯，覃杰（2018）通過對(duì)廣州港各港區(qū)集裝箱運(yùn)輸現(xiàn)狀的研究,明確了廣州港在珠三角三角洲港口群中的主要定位是內(nèi)貿(mào)集裝箱樞紐港,同時(shí)指出廣州港集裝箱運(yùn)輸?shù)膬?yōu)勢(shì)在于城市經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)、臨近箱源地、珠江三角洲內(nèi)河航道等[16]。

1.3關(guān)于港口集裝箱吞吐量影響因素的研究綜述俞毅（2003）分析了入世后帶來(lái)的更為寬松的外貿(mào)環(huán)境以及國(guó)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境能夠?yàn)槲覈?guó)港口帶來(lái)重大發(fā)展機(jī)遇，結(jié)論表明寬松的經(jīng)濟(jì)政策以及開放的貿(mào)易環(huán)境對(duì)集裝箱吞吐量產(chǎn)生正向影響[17]。王丹（2007）以我國(guó)沿海港口為研究對(duì)象,將影響港口集裝箱吞吐量的要素總結(jié)為:地理因素、腹地經(jīng)濟(jì)、政府政策和集疏運(yùn)系統(tǒng)[18]。郭政(2018)通過對(duì)長(zhǎng)三角集裝箱港口總體集散趨勢(shì)和演化過程進(jìn)行研究,提出自然條件、技術(shù)條件、區(qū)域經(jīng)濟(jì)、政策和制度、全球價(jià)值鏈和供應(yīng)鏈等不同因素在各階段的影響程度不同，這與王丹學(xué)者提出的觀點(diǎn)不謀而合[19]。

熊勇清（2017）以“21世紀(jì)海上絲綢之路”重點(diǎn)港口為研究對(duì)象進(jìn)行分析，構(gòu)建了面板數(shù)據(jù)回歸模型，實(shí)證結(jié)果表明港口集裝箱吞吐量和腹地經(jīng)濟(jì)之間顯著相關(guān)，發(fā)達(dá)的腹地經(jīng)濟(jì)能夠?yàn)楦劭趲?lái)源源不斷的集裝箱貨源，進(jìn)而推動(dòng)了集裝箱吞吐量的增長(zhǎng)[20]。陳再齊,

曹小曙（2005）在廣州市部分經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和港口相關(guān)指標(biāo)的基礎(chǔ)上進(jìn)行腹地經(jīng)濟(jì)與港口物流關(guān)系的研究分析，該研究結(jié)果顯示港口腹地經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展以及國(guó)內(nèi)外貿(mào)易的有序進(jìn)行能夠提供集裝箱運(yùn)輸?shù)呢浽椿A(chǔ)，這也就鼓勵(lì)了港口集裝箱吞吐量的提高[21]。曾小彬（2005）通過構(gòu)建集裝箱生成量的公示指標(biāo)體系，提出集裝箱生成量大小與GDP、進(jìn)出口貿(mào)易額、進(jìn)出口商品結(jié)構(gòu)、單位適箱貨物價(jià)值高低等成正向變動(dòng)[22]。陸夢(mèng)秋，李恩康（2019）采用多元線性回歸模型建立國(guó)際集裝箱生成量與影響因素之間的函數(shù)關(guān)系，從GDP、進(jìn)出口總額、實(shí)際利用外資、貨運(yùn)總量、公路里程、鐵路里程等影響因素中發(fā)現(xiàn)GDP與進(jìn)出口總額對(duì)集裝箱生成量呈正相關(guān)，貨運(yùn)總量與集裝箱生成量成負(fù)相關(guān)[23]。

周平德（2009）通過應(yīng)用Granger檢驗(yàn)法對(duì)廣州港集裝箱吞吐量和廣州地區(qū)成產(chǎn)總值之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證，結(jié)果表明當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度小于港口增長(zhǎng)速度時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為物流增長(zhǎng)提供了動(dòng)力[24]。欒維新，馬新華（2011）采用相關(guān)關(guān)系分析法研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)港口集裝箱吞吐量與第三產(chǎn)業(yè)增加值、進(jìn)出口總額、GDP與第二產(chǎn)業(yè)增加值呈高度正相關(guān)[25]。陳濤燾,高琴（2008）整合了地區(qū)生產(chǎn)總值、進(jìn)出口總額、產(chǎn)業(yè)值等相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上對(duì)港口集裝箱吞吐量的影響因素進(jìn)行研究，結(jié)果表明地區(qū)生產(chǎn)總值、貨運(yùn)量、第三產(chǎn)業(yè)值和社會(huì)消費(fèi)品零售總額這四大因素對(duì)集裝箱吞吐量的影響最為顯著[26]。許崢嶸，杜佩（2012）對(duì)?港口建設(shè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)問題進(jìn)行研究，結(jié)果顯示了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)港口集裝箱對(duì)吐量有積極的正向影響[27]。安萌（2010）對(duì)腹地經(jīng)濟(jì)與港口集裝箱吞吐量的關(guān)系進(jìn)行分析，實(shí)證結(jié)果表明腹地經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中進(jìn)出口額與集裝箱吞吐量的關(guān)聯(lián)度最為密切，影響程度最高[28]。

Jeevan,H（2015）以馬來(lái)西亞港口為例，提出國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)久發(fā)展與需求鏈中的各種活動(dòng)的組合，導(dǎo)致轉(zhuǎn)運(yùn)活動(dòng)的頻繁和交通運(yùn)輸路線的改變，從而影響了馬來(lái)西亞港集裝箱吞吐量的變化[29]。Al-Eraqi

A

S（2008）以印度12個(gè)主要港口為研究對(duì)象進(jìn)行了港口效率評(píng)估，研究結(jié)果表明港口泊位數(shù)量、堆場(chǎng)面積以及其他裝卸設(shè)備等基本裝備對(duì)港口集裝箱吞吐量有正向影響[30]。蔣自然，曹有揮（2017）以長(zhǎng)三角主要集裝箱港口為例，運(yùn)用R/S分析法研判港口體系的空間集疏演化趨勢(shì)，實(shí)證結(jié)果表明港口體系空間集聚化推動(dòng)了港口集裝箱運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展[31]。

胡宗良，張靜（2009）通過3種GDP增長(zhǎng)變化速度以及設(shè)置2種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化作為前提條件，共列舉了6種預(yù)測(cè)方案來(lái)判斷產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及GDP對(duì)港口集裝箱吞吐量的影響趨勢(shì)，結(jié)果表明當(dāng)?shù)诙a(chǎn)業(yè)值與GDP的增加都帶動(dòng)了集裝箱吞吐量的增長(zhǎng)[32]。王岳平（2004）通過定量分析的方法研究了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)于水運(yùn)貨物生成量和吞吐量的影響，研究結(jié)果表明對(duì)原材料型重工業(yè)是影響需求量的最大部門，同時(shí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整預(yù)計(jì)會(huì)帶動(dòng)水運(yùn)貨物需求量以及港口集裝箱吞吐量的提升[33]。蔡權(quán)德，欒維新等（2011）對(duì)沿海港口腹地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與集裝箱吞吐量的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行研究,并結(jié)合產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)于集裝箱貨源的影響，提出隨著第三產(chǎn)業(yè)值比重增加，港口集裝箱吞吐量的的增幅將逐漸放緩[34]。

1.4關(guān)于港口集裝箱吞吐量預(yù)測(cè)方法的研究綜述目前，對(duì)于港口集裝箱吞吐量預(yù)測(cè)主流還是以定量分析為主，定量預(yù)測(cè)是根據(jù)目標(biāo)變量及其與其相關(guān)的相關(guān)因素作為基本數(shù)據(jù)，借助數(shù)學(xué)方法和模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而對(duì)未來(lái)的趨勢(shì)得到預(yù)判。定量預(yù)測(cè)方法基本分為五類，一是傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)法，二是傳統(tǒng)回歸預(yù)測(cè)法，三是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法，四是灰色預(yù)測(cè)法，五是組合預(yù)測(cè)法。1.4.1傳統(tǒng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)和回歸預(yù)測(cè)Jiang

L（2018）基于博弈論和貝葉斯回歸模型對(duì)港口吞吐量進(jìn)行預(yù)測(cè)[35]；Veerachai

Gosasang（2018）運(yùn)用時(shí)間序列方法預(yù)測(cè)集裝箱吞吐量[36]。黃順泉（2003）以上海港為研究對(duì)象構(gòu)建了三次指數(shù)平滑模型以及回歸模型對(duì)集裝箱吞吐量進(jìn)行短期預(yù)測(cè)，兩種模型產(chǎn)生的誤差均超過8%[37]。陸夢(mèng)秋，李恩康（2019）則是引入GDP與進(jìn)出口總額作為自變量，集裝箱吞吐量作為因變量構(gòu)建二元回歸模型，但依然存在自變量較少以及模型難以體現(xiàn)深層機(jī)理等問題[38]；

1.4.2灰色預(yù)測(cè)法

1982年，鄧聚龍教授首次提出灰色系統(tǒng)理論，該系統(tǒng)理論主要以“小樣本、貧信息”的不確定系統(tǒng)對(duì)研究對(duì)象，因此也多被用來(lái)進(jìn)行物流方面的預(yù)測(cè)。

何國(guó)華（2008）提出灰色預(yù)測(cè)模型比較適合對(duì)物流進(jìn)行預(yù)測(cè)，它對(duì)數(shù)據(jù)依賴程度不高，同時(shí)對(duì)于中短期預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較高[39]?？琢钤?，沈鵑（2008）以貨運(yùn)量為實(shí)測(cè)值探討了灰色預(yù)測(cè)模型的精準(zhǔn)度與輸入指標(biāo)之間的關(guān)系，結(jié)果表明灰色預(yù)測(cè)模型的精確度與原始數(shù)據(jù)的代表性呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，因此在后續(xù)使用該模型進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)需要剔除明顯不適合的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)保證原始數(shù)據(jù)的質(zhì)量與代表性[40]。

1.4.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法由于其具備自我學(xué)習(xí)、易容錯(cuò)以及無(wú)限逼近函數(shù)的特點(diǎn)，常被用于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的相關(guān)文獻(xiàn)重點(diǎn)在于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、輸入變量選取、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等方面的研究。

在數(shù)據(jù)方面，魏連雨、龐明寶（2004）通過對(duì)比以時(shí)間序列和回歸模型為基礎(chǔ)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于預(yù)測(cè)的精度，得出兩組模型的預(yù)測(cè)誤差都比較大，但結(jié)合時(shí)間序列與回歸模型后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對(duì)更加穩(wěn)定，預(yù)測(cè)的精度也相對(duì)較高，為后來(lái)應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)奠定了方法論[41]。徐杏，史喜軍（2002）以外貿(mào)進(jìn)出口總額作為可量化數(shù)據(jù)，政治因素、環(huán)境因素、法律因素等作為不可量化因素，將以上數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入指標(biāo)，相應(yīng)年份的深圳港集裝箱吞吐量作為輸出指標(biāo)，共構(gòu)成了9組訓(xùn)練樣本，結(jié)合實(shí)際情況，預(yù)測(cè)誤差比較大。參考多位學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn)，其原因可能是自變量選取方面可量化數(shù)據(jù)過于單一[42]。童明榮,薛恒新（2006）以寧波港集裝箱吞吐量為研究對(duì)象構(gòu)建了三次指數(shù)平滑、灰色系統(tǒng)及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，從結(jié)果得出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)度高于其他兩個(gè)傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型，其原因可能是對(duì)于短期數(shù)據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度較高,

它具有局部逼近網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),

可以近似任何非線性函數(shù)[43]。

關(guān)于輸入變量選取，后銳、張畢西（2005）通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)上海港集裝箱吞吐量，在輸入變量選取時(shí)提出輸入指標(biāo)的數(shù)量與輸出部分?jǐn)?shù)據(jù)的準(zhǔn)確性成正比[44]；但張興會(huì)，杜升之（2002）確認(rèn)為指標(biāo)樣本的選取往往是需要與目標(biāo)數(shù)據(jù)相關(guān)，實(shí)證結(jié)果表明若輸入變量能夠反應(yīng)大部分的信息，那么輸入指標(biāo)數(shù)量越少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)處理、傳輸也越快，輸出結(jié)果精確度也相對(duì)更高[45]。

對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定，kolmogorov定理提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只需包含輸入層、隱含層以及輸出層三個(gè)層次結(jié)構(gòu)就能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)任意函數(shù)的逼近。因此，大部分研究文獻(xiàn)都是采用三層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每層結(jié)構(gòu)都包含神經(jīng)元，輸入層以輸入指標(biāo)數(shù)量為依據(jù)，輸出層神經(jīng)元?jiǎng)t是目標(biāo)數(shù)量，隱含層神經(jīng)元數(shù)目通常需要不斷調(diào)試才能夠確定。謝遠(yuǎn)濤（2007）鄧愛民、熊劍等（2010）在構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，采用經(jīng)驗(yàn)函數(shù)確定隱含層神經(jīng)元的數(shù)量范圍，再通過不斷調(diào)試網(wǎng)絡(luò)、對(duì)比誤差來(lái)最終確定神經(jīng)元數(shù)量，實(shí)證分析顯示隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)對(duì)于預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度具有不確定性，只有不斷嘗試，確定最佳網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、閾值以及神經(jīng)元個(gè)數(shù)后才能提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精準(zhǔn)度[46][47]。

4.組合預(yù)測(cè)法

1969年，組合預(yù)測(cè)法由貝特斯和格蘭杰提出，他們認(rèn)為單模型預(yù)測(cè)的精度要遠(yuǎn)低于兩種預(yù)測(cè)模型的組合。在此之后，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在實(shí)際進(jìn)行研究時(shí)開始應(yīng)用組合預(yù)測(cè)法。目前研究文獻(xiàn)中主要有主觀設(shè)定法、平均法、遞歸等權(quán)組合預(yù)測(cè)、遞歸方差倒數(shù)組合預(yù)測(cè)方法等。

張?jiān)瓶?，張曉宇?008）以寧波港集裝箱吞吐量為預(yù)測(cè)對(duì)象，構(gòu)建了三次指數(shù)平滑模型,灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型等時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，在此基礎(chǔ)上利用線性規(guī)劃確定組合模型權(quán)重比，對(duì)比預(yù)測(cè)結(jié)果后發(fā)現(xiàn)組合預(yù)測(cè)模型的精度比單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型更高，更適于實(shí)際預(yù)測(cè)[48]。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逐漸被用于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，有部分學(xué)者將分析模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的方式來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。胡波、劉建民（2006）通過對(duì)貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，構(gòu)建了層次分析模型與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測(cè)模型，其中層次分析模型對(duì)輸入指標(biāo)進(jìn)行篩選，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真[49]。賀昌政,

俞海（2001）首次采用主成分分析結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型，利用主成分模型選取研究對(duì)象的影響因素，再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)證結(jié)果表明，該組合的平均誤差值為0.62%，高于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.12%的平均誤差值，預(yù)測(cè)結(jié)果更加精確[50]。何明,

過秀成（2007）則是利用主成分分析法將輸入指標(biāo)進(jìn)行綜合提煉，既降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的維度，同時(shí)對(duì)于輸入指標(biāo)與輸出指標(biāo)之間的因果關(guān)系能夠清晰表達(dá)，實(shí)證結(jié)果也說明了這一組合模型在模擬預(yù)測(cè)時(shí)效果較好[51]。

喻勝華，鄧娟（2011）構(gòu)建了主成分分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測(cè)模型，主成分分析模型負(fù)責(zé)減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入指標(biāo)以此提高網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸效率和精準(zhǔn)度，結(jié)果表明這種組合與單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型相比預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度上有明顯優(yōu)勢(shì)[52]；1.5文獻(xiàn)評(píng)述綜合上述相關(guān)文獻(xiàn)，海內(nèi)外學(xué)者對(duì)粵港澳大灣區(qū)、廣州港集裝箱運(yùn)輸、港口集裝箱吞吐量影響因素以及預(yù)測(cè)方法都進(jìn)行了深層次的研究分析，對(duì)本文進(jìn)行粵港澳大灣區(qū)背景下廣州港集裝箱吞吐量的預(yù)測(cè)以及影響因素分析有著重要的借鑒意義。但粵港澳大灣區(qū)是近年來(lái)才提出的重大國(guó)家戰(zhàn)略，在該戰(zhàn)略中更加強(qiáng)調(diào)了中心城市港口的協(xié)同性和發(fā)展建設(shè)，在這一背景下針對(duì)性地構(gòu)建大灣區(qū)內(nèi)某個(gè)中心城市或區(qū)域的港口集裝箱吞吐量預(yù)測(cè)模型，精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)集裝箱吞吐量的變化趨勢(shì)，從預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)該地區(qū)港口發(fā)展目前所存在的問題、未來(lái)可能存在的機(jī)遇或隱患，能夠更加有利于該地區(qū)港口揚(yáng)長(zhǎng)避短、優(yōu)化資源配置，以便可持續(xù)性發(fā)展。然而目前現(xiàn)有文獻(xiàn)中針對(duì)在粵港澳大灣區(qū)背景下對(duì)于廣州港集裝箱吞吐量預(yù)測(cè)與影響因素分析的研究還比較欠缺，因此怎樣充分利用粵港澳大灣區(qū)這一戰(zhàn)略，將該戰(zhàn)略結(jié)合廣州港現(xiàn)狀對(duì)集裝箱運(yùn)輸和吞吐量的變動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行分析，仍有待進(jìn)一步的研究。參考文獻(xiàn)伍鳳蘭,陶一桃,申勇.灣區(qū)經(jīng)濟(jì)演進(jìn)的動(dòng)力機(jī)制研究——國(guó)際案例與啟示[J].科技進(jìn)步與對(duì)策,2015,32(023):31-35.張昱,眭文娟,諶俊坤.世界典型灣區(qū)的經(jīng)濟(jì)表征與發(fā)展模式研究[J].國(guó)際經(jīng)貿(mào)探索,2018,34(10):46-58.楊道玲,邢玉冠,李祥麗.粵港澳大灣區(qū)科技創(chuàng)新的優(yōu)勢(shì)與短板——基于多源數(shù)據(jù)的世界四大灣區(qū)對(duì)比研究[J].科技管理研究,2020,40(10):105-111.馬忠新,伍鳳蘭.灣區(qū)經(jīng)濟(jì)表征及其開放機(jī)理發(fā)凡[J].改革,2016(09):88-96.WengH,KouJ,ShaoQ.EvaluationofurbancomprehensivecarryingcapacityintheGuangdong–HongKong–MacaoGreaterBayAreabasedonregionalcollaboration[J].EnvironmentalScienceandPollutionResearch,2020,27(16).四大灣區(qū)影響力報(bào)告(2018):紐約·舊金山·東京·粵港澳》[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì),2019,40(02):162.魯志國(guó),潘鳳,閆振坤.全球?yàn)硡^(qū)經(jīng)濟(jì)比較與綜合評(píng)價(jià)研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策,2015(11):112-116.陳朝萌.粵港澳大灣區(qū)港口群定位格局實(shí)證分析[J].深圳大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版),2016,33(4):32-35.余蕾.粵港澳大灣區(qū)物流體系構(gòu)建及協(xié)同發(fā)展[J].發(fā)展改革理論與實(shí)踐,2017(07):14-20.宋敏,陳益鑫.城市群綜合交通運(yùn)輸效率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響——基于長(zhǎng)三角與粵港澳大灣區(qū)的比較研究[J].城市問題,2019(9).陳德寧,鄭天祥,鄧春英.粵港澳共建環(huán)珠江口"灣區(qū)"經(jīng)濟(jì)研究[J].經(jīng)濟(jì)地理,2010(10):7-12.申勇,馬忠新.構(gòu)筑灣區(qū)經(jīng)濟(jì)引領(lǐng)的對(duì)外開放新格局——基于粵港澳大灣區(qū)開放度的實(shí)證分析[J].上海行政學(xué)院學(xué)報(bào),2017,018(001):83-91.鄧國(guó)生.淺論廣州港南沙港區(qū)集裝箱運(yùn)輸?shù)母?jìng)爭(zhēng)與發(fā)展[J].集裝箱化,2006(7):24-26.張敏敏.廣州港集裝箱運(yùn)輸競(jìng)爭(zhēng)策略[J].水運(yùn)管理,2007,029(003):17-20.萬(wàn)征,張文欣,張緹.通過主成分分析研究比較港口物流發(fā)展趨勢(shì)——以廣州港為例[J].水運(yùn)工程,2007(08):21-27.王紅堯,覃杰.廣州港集裝箱碼頭運(yùn)輸格局研究[J].珠江水運(yùn),2018,000(001):69-70.俞毅.論入世對(duì)我國(guó)港口業(yè)發(fā)展的影響及對(duì)策[J].國(guó)際經(jīng)貿(mào)探索,200