本文提出了一种利用NARX（自回归积分滑动平均外部输入）神经网络模型进行港口集装箱流量预测的方法。通过分析历史数据和外部影响因素，模型能够有效提高预测准确性，为港口物流管理提供有力支持。
【基于NARX神经网络的港口集装箱吞吐量预测】利用高级数据分析技术来提升港口运营效率。NARX（Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs）神经网络是一种特殊的递归神经网络，适用于处理非线性动态系统的预测问题，在港口吞吐量预测中能够捕捉到复杂关系。
论文指出，准确的吞吐量预测对港口管理和决策至关重要，因为它反映了地区经济活动水平。作为全球最大的集装箱港，上海港的吞吐量变化直接影响国际贸易和物流业。因此，科学合理的预测方法对于优化资源配置、制定发展规划具有重要意义。
作者采用主成分分析（PCA）来筛选影响因素的关键变量。通过降维保留主要信息，帮助识别出对港口吞吐量有重大影响的因素，在此案例中确定了GDP作为重要外部输入因子，因为经济增长通常与贸易活动和港口吞吐量正相关。
在NARX神经网络模型构建过程中，历史数据被用作内生变量而GDP为外生变量。训练后结果显示该模型具备良好的非线性映射能力，并能准确反映复杂动态特性；误差小且拟合度高，表明其不仅适应于历史数据还对未来数据有较好的预测效果。
论文核心内容包括“NARX神经网络”、“集装箱吞吐量”、“主成分分析”和“动态预测”。其中NARX是解决非线性时间序列问题的有效工具；PCA用于减少变量复杂度的数据预处理步骤，而模型的动态特性则强调了它对于时间序列数据演变特性的适应能力。
本段落展示了如何结合先进的机器学习技术——NARX神经网络与经济指标（如GDP），对港口集装箱吞吐量进行科学预测。这将有助于管理者更好地理解并预测变化趋势，为运营决策提供强有力支持。
5星
