本文關鍵詞： 流量預測 禁忌算法 神經網絡 海洋船舶　出處：《計算機測量與控制》2016年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了有效緩解船舶交通擁堵和提高通航效率,對海洋港口和航道管理提供一個更可靠的數據,設計了一種基于禁忌算法優(yōu)化神經網絡的海洋船舶流量預測的方法;首先,建立了基于禁忌算法優(yōu)化神經網絡的海洋船舶流量預測模型;然后,設計了三層的脊波神經網絡結構,提出了采用禁忌算法優(yōu)化脊波神經網絡結構參數的具體方法,從而得到一個初始化的脊波神經網絡流量預測模型;然后,采用有標簽的訓練樣本數據集對網絡進行訓練,將滿足誤差閾值的訓練模型作為最終的預測模型;以某港口為例進行仿真實驗,結果表明文中得到的預測結果與真實值較為接近,且與其它方法相比,具有更好的預測效果。
[Abstract]:In order to effectively alleviate ship traffic congestion and improve navigation efficiency, and to provide a more reliable data for ocean port and channel management, a method of ocean ship flow prediction based on Tabu algorithm optimization neural network is designed. The ocean ship flow forecasting model based on Tabu algorithm optimization neural network is established. Then, a three-layer ridgelet neural network structure is designed, and a concrete method to optimize the parameters of ridgelet neural network structure using Tabu algorithm is proposed. An initialized ridgelet neural network flow prediction model is obtained, and then the labeled training sample data set is used to train the network, and the training model satisfying the error threshold is used as the final prediction model. Taking a port as an example, the simulation results show that the prediction results obtained in this paper are close to the real values, and the prediction results are better than those of other methods.
【作者單位】： 海南熱帶海洋學院計算機工程學院;
【基金】：三亞市院地科技合作項目(2014YD11)
【分類號】：U692;TP183

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本文編號：1507281