为了精准预测港口货物吞吐量，文章研究了改进粒子群算法支持向量机模型。引入自适应惯性权重以及最优粒子扰动决策，来优化支持向量机中的惩罚参数C和核函数参数g。基于1978—2020年烟台港吐吞量进行实证分析，对比改进支持向量机模型和原本支持向量机模型的平均相对误差，预测效果优于SVM模型，因此为港口货物吞吐量提供技术支持。
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