基于BP神经网络的福州港集装箱吞吐量预测

吴利清

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基于BP神经网络的福州港集装箱吞吐量预测

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集装箱吞吐量预测是制定港口发展规划的重要基础。BP神经网络的预测精度较高,是解决非线性预测问题的有效方法。在研究常用的输入数据归一化方法之后,提出了新的归一化方法。选取2009年至2020年福州港集装箱吞吐量数据进行训练。运用BP神经网络对2021年至2023年福州港集装箱吞吐量进行了预测。结果表明,与传统的BP神经网络相比,该方法能加快BP神经网络的训练速度并提高精度。

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来源
《新余学院学报》 |2021年第4期|P.17-21|共5页
作者
吴利清;
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作者单位

集美大学航海学院福建厦门361021;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
BP神经网络; 集装箱吞吐量; 归一化; 预测;

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