基于RBF神经网络的港口集装箱吞吐量动态预测

• 作者: 孙光祈 李季涛 马彩雯
• 来源期刊: 大连交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 自相关分析 差分法 动态预测 集装箱吞吐量 RBF算法
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 27-32
• 页数: 6页
• 分类号: U169.6
• 字数: 3792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9590.2008.04.007

摘要

针对港口集装箱吞吐量在时序上的复杂非线性特征,用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,确定神经网络的输入向量维数;用差分法对数据进行预处理,去除缓变部分,并在一定程度上减少随机噪声;引入延时内部反馈,构造基于径向基函数(RBF)网络的动态预测模型,并用大连港集装箱吞吐量实际数据进行了验证.结果表明:该模型拟合精度和预测精度高,具有很好的预测能力和应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马彩雯	大连交通大学交通运输工程学院	25	159	8.0	12.0
2	李季涛	大连交通大学交通运输工程学院	39	266	10.0	15.0
3	孙光祈	大连海事大学交通运输管理学院	1	15	1.0	1.0