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摘 要：文章針對現(xiàn)有港口物流需求預測的傳統(tǒng)統(tǒng)計方法和機器學習技術，如ARMA模型等方法在處理復雜、非線性和長短期依賴特性數(shù)據(jù)時的不足，提出了一種結合GM（1，1）和LSTM的組合預測模型。對比ARMA法、GM（1，1）、BP神經(jīng)網(wǎng)絡和LSTM網(wǎng)絡的預測效果，仿真結果表明：GM-LSTM組合模型在準確性和穩(wěn)健性方面有顯著提升。（剩余9588字）
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基于GM-LSTM的港口物流需求預測
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