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基于BP神经网络与残差分析的船舶交通流量预测
基于BP神经网络与残差分析的船舶交通流量预测
作者:
严新平
田延飞
翟久刚
原文服务方:
上海海事大学学报
残差分析
BP神经网络
交通流
预测
摘要:
为缓和神经网络对历史数据的“过拟合”与预测值“失真”的矛盾,设计一种基于BP神经网络与残差分析的非线性时间序列预测流程.从控制残差为正态分布、白噪声等方面入手,建立合适的人工神经网络,使其既能较好地拟合过去的样本,又可以得到符合未来趋势的预测结果.将该预测流程应用于长江九江大桥观测线船舶交通流量预测,预测效果证明该方法可行.
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特征分析
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预测模型
评价体系设计
模型优化
基于BP神经网络的城市交通流预测研究
非线性
BP神经网络
交通流预测
人工智能
内容分析
文献信息
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引文网络
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文献信息
篇名
基于BP神经网络与残差分析的船舶交通流量预测
来源期刊
上海海事大学学报
学科
关键词
残差分析
BP神经网络
交通流
预测
年,卷(期)
2013,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
19-22
页数
4页
分类号
U692.3|TP183
字数
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
严新平
武汉理工大学能源与动力工程学院
355
4642
31.0
45.0
2
翟久刚
武汉理工大学能源与动力工程学院
3
26
2.0
3.0
6
田延飞
武汉理工大学航运学院
15
68
5.0
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传播情况
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残差分析
BP神经网络
交通流
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
上海海事大学学报
主办单位:
上海海事大学
出版周期:
季刊
ISSN:
1672-9498
CN:
31-1968/U
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1979-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
1795
总下载数(次)
0
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