基于SAPSO-BP网络模型的港口潮汐实时预报

发布时间：2018-05-24 15:33

  本文选题：BP神经网络 + 自适应　； 参考：《水运工程》2017年01期

【摘要】：为了提高港口码头潮汐预报的精度,提出一种自适应变异的粒子群优化算法SAPSO,将SAPSO优化算法与BP神经网络结合,用以潮汐水位的实时预报。SAPSO-BP网络模型运用自适应变异的PSO算法优化BP神经网络的网络参数,克服了传统BP神经网络所具有的对初始权值阈值敏感、容易陷入局部极小值的缺点,最后选用Isabel港口的实测潮汐值数据进行潮汐水位的实时预报仿真试验,用以验证SAPSO-BP预测模型的实用性和可靠性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of tidal prediction in port and wharf, an adaptive mutation particle swarm optimization algorithm (SAPSO) is proposed, which combines SAPSO optimization algorithm with BP neural network. The real-time prediction of tidal water level. SAPSO-BP neural network model optimizes the network parameters of BP neural network by adaptive mutation PSO algorithm, which overcomes the shortcoming of traditional BP neural network which is sensitive to initial weight threshold and easy to fall into local minimum. Finally, the real-time prediction simulation test of tidal water level is carried out by using the measured tidal value data of Isabel port to verify the practicability and reliability of the SAPSO-BP prediction model.
【作者单位】： 大连海事大学航海学院;上海工程技术大学汽车工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51379002,51279106)
【分类号】：U652.3;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1929565