GA-BP 神经网络模型在集装箱船纵摇角度预测中的应用

• 作者: 张婷 王志明 王培良
• 来源期刊: 上海海事大学学报
• 关键词: 遗传算法(GA) 反向传播神经网络 船舶纵摇预测 集装箱船
• 年，卷（期）: 2023,（2）
• 页码范围: 54-58
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13340/j.jsmu.2023.02.009

摘要

为研究集装箱船航行过程中的纵摇角度预测问题，采用遗传算法(genetic algorithm, GA)对反向传播(back propagation, BP)神经网络的初始权值和阈值进行优化，并对比分析优化效果。以集装箱船实际航行数据为基础，划分数据集，确定神经网络结构，并初始化GA参数；GA以适应度值为指标，迭代搜索最优适应度值，确定BP神经网络参数；使用具有最优初始权值和阈值的BP神经网络进行纵摇角度预测，并结合均方误差(mean square error, MSE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)对预测结果进行对比分析。结果表明：所提模型具有较高的预测能力，预测结果的MSE和MPAE分别为0.719 2和0.008 2,预测结果较为准确。