神经网络模型在港口吞吐量预测中的应用与误差分析

• 作者: 林强 陈一梅
• 来源期刊: 水道港口
• 学科: 交通运输
• 关键词: 神经网络 BP算法 港口吞吐量 参数选择 误差分析
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 发展战略与项目管理
• 页码范围: 72-76
• 页数: 5页
• 分类号: U652.1+4
• 字数: 4150字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-8443.2008.01.015

摘要

应用神经网络BP算法对杭州港的吞吐量预测实例进行了详细分析.通过对网络各种参数的调试与组合得出,当隐含层节点数为15,训练控制误差为0.035,分级迭代级数为4级,平滑因子参数为0.2,学习速率参数为1.5时,网络性能最佳.将网络预测结果与时间序列和回归分析2种方法进行了比较,得出神经网络方法在短期预测中要优于传统方法.通过对模型预测误差产生原因的简要分析,得出神经网络方法并不适用于吞吐量长期预测.最后对其应用过程中可能存在的一些问题提出了建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈一梅	东南大学交通学院	51	425	13.0	18.0
2	林强	东南大学交通学院	11	82	5.0	9.0