基于灰色神经网络的港口货物吞吐量预测算法

通过对港口货物吞吐量影响因素的分析,运用了灰色模型理论选取部分已知信息计算未知信息,结合了人工神经网络系统对模型进行优化,给出了基于灰色神经网络的港口货物吞吐量预测算法,通过计算机仿真实验证明,并将港口货物吞吐量的实际值和预测值进行比较与误差分析,能够较好的进行港口货物吞吐量的预测,也适用于其他方面的预测分析,具有一定的实际应用价值。

基于PCA的神经网络在港口货物吞吐量中的预测

分析选取了可能影响港口货物吞吐量的因素,采用PCA技术提取关键因子,最后以提取的关键因子作为神经网络的神经输入元,分别建立BP神经网络预测模型和GRNN神经网络预测模型。以上海港口为例,对港口货物吞吐量进行预测并对预测结果给予分析。