基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶交通流量預(yù)測研究.pdf

1、隨著我國航運業(yè)的快速發(fā)展，海上交通變得越來越發(fā)達的同時，海上交通事故也逐漸增多。科學(xué)而準確的船舶交通流量預(yù)測能為海事機關(guān)和港航部門制定港口和航道規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù)，是減少海上交通事故的關(guān)鍵因素之一。本文在總結(jié)現(xiàn)有船舶交通流量預(yù)測模型的基礎(chǔ)上，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)船舶交通流量預(yù)測模型進行研究，并提出基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶交通流量預(yù)測模型。
　　首先，簡述海上交通流的理論基礎(chǔ)知識和船舶交通流量預(yù)測的基本概念，并給出船舶交通流

2、量預(yù)測的評價指標。其次，為減少數(shù)據(jù)波動對預(yù)測精度的影響，運用五點三次平滑處理方法對采集的數(shù)據(jù)進行平滑處理和歸一化處理。然后，建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶交通流量預(yù)測模型，針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的固有缺陷，應(yīng)用遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化，建立基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶交通流量預(yù)測模型。最后，分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對深圳港的船舶交通流量進行預(yù)測。結(jié)果表明，在一定誤差范圍內(nèi)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型和遺傳算法優(yōu)