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臺大管理論叢
200706 (17:2期)
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篇名
以單變量ARIMA模式、類神經網路、灰色GM(1,1)模型預測高雄港貨櫃吞吐量
並列篇名
Prediction of Container Throughput in Kaohsiung Port Using Univariate ARIMA, Neural Network, and GM (1,1) Models
作者
郭英峰
、
陳邦誠
中文摘要
貨櫃吞吐量對台灣經濟扮演著舉足輕重的角色,且能帶動國家整體的經濟發展,因此建構未來貨櫃吞吐量需求模型,以提供足夠的資訊,做為政策研擬及港埠發展規劃之用,為當前重要的課題。本研究以單變量ARIMA模式、類神經網路及灰色GM(1,1)模型三種預測模型應用於高雄港貨櫃吞吐量之預測,且透過MAPE、RMSPE與THEIL三種評鑑指標加以評估其效能。研究結果顯示各預測模型均有高度之精準度,其中又以灰色GM(1,1)模型有最佳的適配能力,其次為單變量ARIMA模式,最後為類神經網路。
起訖頁
107-132
關鍵詞
單變量ARIMA模式
、
類神經網路
、
灰色GM(1,1)模型
、
Univariate ARIMA
、
Neural network
、
GM (1,1)
刊名
臺大管理論叢
期數
200706 (17:2期)
出版單位
國立臺灣大學管理學院
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