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基于时间序列BP神经网络的集装箱吞吐量动态预测
被引量:
27
1
作者
刘长俭
张庆年
《水运工程》
北大核心
2007年第1期4-7,11,共5页
集装箱吞吐量预测是港口发展规划制定的依据。在MATLAB环境下,把时间序列BP神经网络应用于港口集装箱吞吐量的预测,采用逐步递归的方法进行,同时注意尽量减少训练样本的浪费(只用1个检验样本)和充分挖掘BP神经网络适合短期预测的潜力。...
集装箱吞吐量预测是港口发展规划制定的依据。在MATLAB环境下,把时间序列BP神经网络应用于港口集装箱吞吐量的预测,采用逐步递归的方法进行,同时注意尽量减少训练样本的浪费(只用1个检验样本)和充分挖掘BP神经网络适合短期预测的潜力。无论是从拟合情况,还是预测值的检验和港口发展规划的实际情况来看,都有着很高的精度,可以作为集装箱吞吐量预测的一种行之有效的方法。
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关键词
动态预测
时间序列
BP神经网络
集装箱吞吐量
逐层递归
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职称材料
题名
基于时间序列BP神经网络的集装箱吞吐量动态预测
被引量:
27
1
作者
刘长俭
张庆年
机构
武汉理工大学交通学院
出处
《水运工程》
北大核心
2007年第1期4-7,11,共5页
文摘
集装箱吞吐量预测是港口发展规划制定的依据。在MATLAB环境下,把时间序列BP神经网络应用于港口集装箱吞吐量的预测,采用逐步递归的方法进行,同时注意尽量减少训练样本的浪费(只用1个检验样本)和充分挖掘BP神经网络适合短期预测的潜力。无论是从拟合情况,还是预测值的检验和港口发展规划的实际情况来看,都有着很高的精度,可以作为集装箱吞吐量预测的一种行之有效的方法。
关键词
动态预测
时间序列
BP神经网络
集装箱吞吐量
逐层递归
Keywords
dynamic prediction
time series
BP neural network
container throughput
step-by-step recursion
分类号
U652.14 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于时间序列BP神经网络的集装箱吞吐量动态预测
刘长俭
张庆年
《水运工程》
北大核心
2007
27
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