船舶交通流量预测的灰色神经网络模型

发布时间：2017-09-01 10:07

  本文关键词：船舶交通流量预测的灰色神经网络模型

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【摘要】：为降低船舶交通流量的预测误差,提高预测精度,在分析传统的灰色模型和反向传播(BackPropagation,BP)神经网络模型优缺点的基础上,构建灰色神经网络模型预测船舶交通流量.以实际测量值作为初始数据构建不同的灰色模型,各种灰色模型的预测值作为神经网络的输入值,得到最佳预测模型.实例分析表明:灰色神经网络模型可提高预测精度,预测结果比较理想,优于单一预测模型;该模型具有所需初始数据少和非线性拟合能力强的特点,用于船舶交通流量预测是可行和有效的.
【作者单位】： 上海海事大学商船学院;江苏海事职业技术学院航海技术学院;
【关键词】： 船舶交通量 灰色模型 神经网络
【基金】：江苏省教育科学“十二五”规划课题(D201303059)
【分类号】：U692;TP183
【正文快照】： 0引言准确预测繁忙水道的船舶交通流量可为港口和航道管理部门提供可靠的数据,对缓解船舶交通拥堵、提高通航效率以及船舶交通管理系统(VesselTraffic Services,VTS)服务水平等有重要的参考价值,同时可为减少船舶交通事故提供重大帮助.影响船舶交通流量的因素多且复杂,宏观上

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