港口铁矿石库存预测：一种结合关键影响因素的分解-整合混合方法

《Expert Systems with Applications》：Prediction of iron ore inventory at ports: A decomposition-integration hybrid approach incorporating key influencing factors

铁矿石港口库存预测采用CEEMDAN分解结合样本熵重构提取高低频特征，并构建差异化模型进行预测整合，显著提升精度。

　　铁矿石库存预测是港口管理与供应链优化中的关键环节。随着全球经济对钢铁产品的需求不断增长，铁矿石作为钢铁制造的核心原材料，其在港口的库存情况直接反映了市场供需关系、物流效率以及整体经济运行状态。因此，对港口铁矿石库存进行准确预测不仅有助于提升港口运营效率，还能有效降低供应链风险，为决策者提供科学依据。然而，铁矿石库存数据具有高度的复杂性，受到多种因素的影响，如市场供需波动、宏观经济指标、运输成本变化、相关商品价格波动等。这些因素使得库存数据呈现出非平稳性、多尺度动态变化和高度不确定性等特征，给传统预测方法带来了巨大挑战。

在现有研究中，许多学者尝试通过统计方法、机器学习和深度学习技术来预测铁矿石库存或相关市场变量。例如，基于统计学的ARIMA模型被用于分析铁矿石需求的线性趋势，而基于机器学习的模型如支持向量机（SVM）和神经网络则被用于捕捉非线性关系。此外，深度学习模型，如门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM），因其在处理时间序列数据方面的优势，也被广泛应用于铁矿石价格和需求预测。尽管这些方法在一定程度上提高了预测精度，但它们往往忽略了铁矿石库存数据中不同频率成分之间的复杂交互关系，从而限制了模型的泛化能力和预测效果。

为了克服这一问题，本文提出了一种新型的分解-集成混合预测模型，旨在全面捕捉库存数据中的潜在规律，并提升预测精度。该模型的核心思想是通过分解原始库存序列，提取出不同频率的子序列，然后针对每个子序列建立专门的预测模型，最后将这些模型的预测结果进行集成，以获得最终的库存预测结果。这种方法不仅能够充分考虑不同频率成分的特性，还能有效整合多源信息，从而提高整体预测性能。

具体而言，本文首先利用完整的经验模态分解（CEEMDAN）技术对原始库存数据进行分解，将其拆分为高、中、低频率的三个子序列。CEEMDAN是一种改进的经验模态分解方法，能够更准确地分离出数据中的不同频率成分，避免了传统EMD方法中存在的模态混叠问题。随后，通过计算每个子序列的样本熵（Sample Entropy, SE），对这些子序列进行进一步的分类和重构，以更清晰地识别其动态特征。样本熵是一种衡量时间序列复杂性的指标，能够帮助研究人员判断不同频率成分在时间上的变化模式和相互作用关系。

在获得不同频率的子序列后，本文针对每个子序列分别构建预测模型。由于不同频率成分的动态特性各异，例如高频率成分通常反映短期波动，中频率成分体现周期性变化，而低频率成分则代表长期趋势，因此需要为每个子序列选择合适的预测模型。例如，对于高频率子序列，可以采用具有较强非线性拟合能力的深度学习模型，如GRU或LSTM；而对于中频率子序列，可以考虑使用能够捕捉周期性变化的模型，如傅里叶变换结合回归模型；而对于低频率子序列，可以采用ARIMA等能够处理线性趋势的统计模型。这种定制化的建模策略有助于更精准地反映不同频率成分的动态特征，从而提高整体预测的准确性。

在模型构建过程中，本文还深入探讨了影响铁矿石库存的关键因素。这些因素包括市场供需关系、宏观经济指标（如GDP增长率、通货膨胀率等）、运输成本、相关商品价格（如焦炭、煤炭等）以及政策调控等。通过对这些因素的系统分析，本文建立了包含多种维度特征的预测模型，使得模型不仅能够反映库存数据的动态变化，还能揭示其背后的驱动机制。这种基于特征的建模方法有助于提高预测的可解释性，使研究人员能够更深入地理解库存变化的原因，并据此制定更科学的运营策略。

在实验部分，本文以青岛港为例，对该混合预测模型进行了验证。青岛港作为中国重要的铁矿石进口港口之一，具有丰富的数据资源和代表性。通过对比实验，本文将所提出的模型与九种传统预测模型进行了比较，结果显示，所提出的模型在均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）指标上均表现出显著优势。具体而言，该模型在RMSE指标上比其他模型降低了至少2.11%，在MAE指标上降低了至少1.73%。这一结果表明，所提出的分解-集成混合模型在预测铁矿石库存方面具有较高的准确性和稳定性。

此外，本文还分析了不同频率成分对库存预测的影响。研究表明，高频率成分主要反映了短期市场波动，如突发性需求变化或供应中断等；中频率成分则体现了周期性变化，如季节性需求波动或行业周期性调整；而低频率成分则代表了长期趋势，如宏观经济变化或政策调整对库存的长期影响。通过对这些频率成分的单独建模和集成，本文不仅提高了预测的准确性，还增强了模型对不同时间尺度变化的适应能力。

在模型的实际应用中，本文还探讨了如何将预测结果用于港口管理和供应链优化。例如，通过高频率成分的预测，港口可以更准确地掌握短期库存变化趋势，从而优化货物装卸计划和仓储调度；通过中频率成分的预测，港口可以识别周期性变化模式，为长期库存管理提供依据；而通过低频率成分的预测，港口可以评估宏观经济和政策变化对库存的长期影响，从而制定更具前瞻性的运营策略。这种多层次的预测分析方法为港口提供了更全面的库存管理工具，有助于提升整体运营效率和供应链韧性。

本文的研究还揭示了铁矿石库存预测中的一个关键问题：传统预测方法往往无法充分考虑不同频率成分之间的复杂关系，导致预测结果的偏差。为此，本文提出了一个综合性的预测框架，将分解与集成策略相结合，实现了对库存数据的全面分析和精准预测。这一框架不仅适用于铁矿石库存预测，还可以推广到其他具有多尺度特征的时间序列预测任务中，如煤炭库存、能源价格预测等。

在实际应用中，本文提出的模型还具有较强的灵活性和可扩展性。例如，针对不同港口或不同时间段的库存数据，可以通过调整分解参数和预测模型的选择来适应不同的数据特征和需求。此外，模型还可以结合实时数据更新机制，实现对库存变化的动态预测和调整。这种实时预测能力对于应对市场波动和突发事件具有重要意义，能够帮助港口及时调整运营策略，降低库存风险。

综上所述，本文通过引入分解-集成混合预测模型，有效提升了铁矿石库存预测的准确性和稳定性。该模型不仅能够捕捉库存数据中的多尺度动态特征，还能整合多种影响因素，从而提供更全面的预测分析。实验结果表明，该模型在青岛港的实际应用中表现出色，具有较高的实用价值和推广前景。未来，随着数据获取能力的提升和计算技术的发展，这种混合预测模型有望在更多领域得到应用，为相关行业的决策提供更科学的支持。