臺灣海運貨櫃吞吐量短期預測之研究

The Short-Term Forecasting of Container Throughput in Taiwan

黃燦煌(Tsan-Huang Huang) ； 郭承鑫(Cheng-Hsin Kuo)

《航運季刊》 21卷3期 (2012/09) Pp. 97-118

https://doi.org/10.7092/MQ.201209.0097

摘要

本研究以相關分析檢定臺灣貨櫃吞吐量的影響變數，透過灰色理論來預測變數未來值，並且運用類神經網路進行臺灣海運貨櫃吞吐量之預測。研究結果顯示在未考慮時間落後原始變數之最佳模式預測誤差為3.25%，至於有考慮時間落後變數之誤差降為1.54%，加入時間落後期數之變數的確能明顯提升預測能力之效果，預測精準度高達97%以上。至於本模式的預測結果，臺灣海運貨櫃吞吐量從2011年第四季的3,367,765 TEUs到2014年第四季的3,427,264 TEUs微幅波動，呈現穩定成長的趨勢。

關鍵字

時間序列 ； 灰色理論 ； 類神經網路 ； 貨櫃吞吐量

並列摘要

The study applies the correlation analysis to derive the variables influencing container throughput in Taiwan. The gray theory is adopted to forecast the future values of the influential variables and the artificial neural network is adopted to predict the container throughput in Taiwan. The results reveal that the error of the best forecasting model could significantly drops from 3.25% to 1.54% with more than 97% of the precise prediction rate whenever considering the lagged dependent variables. The predicted container throughput in Taiwan varied from 3,367,765 TEUs in the 4th quarter of 2011 to 3,427,264 TEUs in the 4th quarter of 2014 and showed a stably growing trend.

並列關鍵字

Time series ； Gray theory ； Artificial neural network ； Container throughput