船舶交通量的BP神经网络-马尔科夫预测模型

• 作者: 吕鹏飞 庄元 李洋 杨坤
• 来源期刊: 上海海事大学学报
• 关键词: 船舶交通量 BP神经网络 马尔科夫预测模型
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 17-21,28
• 页数: 6页
• 分类号: U692|TP183|O211.62
• 语种: 中文
• DOI: 10.13340/j.jsmu.2017.02.004

摘要

为提高船舶交通量的预测精度,在BP神经网络的基础上结合马尔科夫预测模型建立一个新的预测模型.采用通过长江九江大桥的月度船舶交通量数据进行模型训练、验证和预测,求出相对残差值,将相对残差的前8项归一化后划分为3个状态,利用马尔科夫预测模型修正BP神经网络的预测值.该新模型将BP神经网络的相对残差值区间从[-12.9%,12.3%]降低至[-9.9%,5.4%].该模型能提高船舶交通量的预测精度,用于预测船舶交通量是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄元	武汉理工大学航运学院	21	133	6.0	11.0
5	杨坤	武汉理工大学航运学院	14	69	5.0	8.0
9	李洋	武汉理工大学航运学院	16	16	2.0	3.0
13	吕鹏飞	武汉理工大学航运学院	2	8	1.0	2.0