1) cargo throughput predicting
货物吞吐量预测
1.
The author s task in this thesis is to build RBF Network-Monte Carlo cargo throughput predicting model,predicting cargo throughput for Dalian port from 2006 to 2010,plus 2020 single year,based on historical data.
建立了RBF神经网络—Monte Carlo货物吞吐量预测模型,利用大连港货物吞吐量的历史数据,对2006-2010年以及2020年的大连港货物吞吐量进行预测。
2) cargo throughput
货物吞吐量
1.
Aiming to describe the developing trends of the gross cargo throughput,a model of describing the distribution of cargo throughput is proposed.
克服了传统预测模型难于对未来货物吞吐量大小变化的可能性作出量化判断的缺点。
2.
The port handling capacity is the sum of all compound variables which indicated the cargo throughput each time when cargo ships arrived at the port.
在此基础上,将未来货物总吞吐量看作已完成吞吐量的条件期望,利用增长函数得出港口货物吞吐量的预测模型。
3.
A double forecasting model is proposed by using conditional mathematical expectation,based on probability distribution of port cargo throughput.
在得出港口货物吞吐量概率分布的基础上,利用条件数学期望提出了港口货物吞吐量的双层预测模型。
3) throughput forecasting
吞吐量预测
1.
The grey system model is efficient for long-term port throughput forecasting.
灰色系统预测模型是一种进行港口吞吐量预测的有效方法。
2.
Applying the models for Shanghai throughput forecasting,the conclusion was educed.
将各模型用于上海港吞吐量预测,可得结论:串联模型和嵌入模型是利用灰色理论对多元回归模型的改进,其能弱化原始数据的随机型,提高模型预测精度;并联型模型本质上是组合模型,能综合多种信息,预测具有非劣性,具有一定的实用价值。
4) Foreign-trade cargo throughputs
外贸货物吞吐量
补充资料：港口货物吞吐量
港口货物吞吐量：是表示港口生产能力的指标之一，指由水运进出港区并经过装卸的货物数量，吞吐量分为进口、出口。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条