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基于神经网络的集装箱船港口作业时间预测模型
被引量:
4
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作者
韩宗垒
徐斌
陈佳
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第2期78-84,共7页
集装箱船港口作业时间是制作泊位计划的一个重要依据,而集装箱船港口作业时间获取的主要来源是预测。传统预测方法是用装卸集装箱量除以岸桥装卸效率,预测精度较低,且受多种因素的影响,具有复杂的非线性特点。而神经网络在解决复杂的非...
集装箱船港口作业时间是制作泊位计划的一个重要依据,而集装箱船港口作业时间获取的主要来源是预测。传统预测方法是用装卸集装箱量除以岸桥装卸效率,预测精度较低,且受多种因素的影响,具有复杂的非线性特点。而神经网络在解决复杂的非线性问题方面具有很强的建模能力,所以选取神经网络建立集装箱船港口作业时间预测模型。通过真实数据对预测模型进行训练学习,用测试数据集对模型进行验证,并且与传统预测方法相对比,结果表明了该预测模型在某集装箱港口预测应用的有效性。
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关键词
水路运输
集装箱船港口作业时间
神经网络
预测
模型
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职称材料
题名
基于神经网络的集装箱船港口作业时间预测模型
被引量:
4
1
作者
韩宗垒
徐斌
陈佳
机构
大连海事大学辽宁省物流航运管理系统工程重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第2期78-84,共7页
文摘
集装箱船港口作业时间是制作泊位计划的一个重要依据,而集装箱船港口作业时间获取的主要来源是预测。传统预测方法是用装卸集装箱量除以岸桥装卸效率,预测精度较低,且受多种因素的影响,具有复杂的非线性特点。而神经网络在解决复杂的非线性问题方面具有很强的建模能力,所以选取神经网络建立集装箱船港口作业时间预测模型。通过真实数据对预测模型进行训练学习,用测试数据集对模型进行验证,并且与传统预测方法相对比,结果表明了该预测模型在某集装箱港口预测应用的有效性。
关键词
水路运输
集装箱船港口作业时间
神经网络
预测
模型
Keywords
Waterway transportation
Container ship port operation time
Neural networks
Prediction
Model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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被引量
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1
基于神经网络的集装箱船港口作业时间预测模型
韩宗垒
徐斌
陈佳
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
4
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