【摘 要】
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针对港口的船舶交通流量预测精度不高的问题,首次采用Elman神经网络进行船舶交通流量预测,同时引入以预测误差为条件的循环结构优化Elman神经网络,并利用前6个月数据预测后一
【机 构】
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大连海事大学航海学院,南京大学地理与海洋科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51579025);辽宁省自然科学基金(201602082)资助项目
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针对港口的船舶交通流量预测精度不高的问题,首次采用Elman神经网络进行船舶交通流量预测,同时引入以预测误差为条件的循环结构优化Elman神经网络,并利用前6个月数据预测后一个月数据的方式重新构建原始数据。同时,将优化后的Elman神经网络应用于芜湖港船舶交通流量的预测,并与原始的Elman神经网络、反向传播(BP)神经网络以及径向基函数(RBF)神经网络的预测结果进行误差及评价指标的分析比较。结果显示,在船舶交通流量预测方面,循环结构优化的Elman神经网络的预测误差在2%以内,小于原始Elman神经网
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