基于禁忌算法优化神经网络的海洋船舶流量预测

陈作聪; 宋武

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为了有效缓解船舶交通拥堵和提高通航效率,对海洋港口和航道管理提供一个更可靠的数据,设计了一种基于禁忌算法优化神经网络的海洋船舶流量预测的方法;首先,建立了基于禁忌算法优化神经网络的海洋船舶流量预测模型;然后,设计了三层的脊波神经网络结构,提出了采用禁忌算法优化脊波神经网络结构参数的具体方法,从而得到一个初始化的脊波神经网络流量预测模型;然后,采用有标签的训练样本数据集对网络进行训练,将满足误差阈值的训练模型作为最终的预测模型;以某港口为例进行仿真实验,结果表明文中得到的预测结果与真实值较为接近,且与其它方法相比,具有更好的预测效果.

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来源
《计算机测量与控制》 |2016年第11期|124-126|共3页
作者
陈作聪; 宋武;
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作者单位

海南热带海洋学院计算机工程学院;

海南三亚572022;

海南热带海洋学院计算机工程学院;

海南三亚572022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类专用应用软件;
关键词
流量预测; 禁忌算法; 神经网络; 海洋船舶;

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