基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的船舶交通流量預測研究.pdf

1、船舶交通流量預測是將水運工程技術和經(jīng)濟預測技術有效結合起來的一個新興的學科領域。近年來，我國沿海及長江流域的各條“黃金水道”船舶交通流量迅速增加，一方面為我國的經(jīng)濟、社會發(fā)展做出了重要的貢獻，另一方面，由于船舶交通流量的增加，水上交通事故頻發(fā)，造成了巨大的損失，這就對各水道或航道的規(guī)劃設計和通航管理提出了更高的要求。船舶交通流量預測的研究就是為水道的規(guī)劃、設計和船舶通航管理提供基礎性依據(jù)。由此，本文從一個全新的研究視角建立BP人工神經(jīng)網(wǎng)

2、絡模型來預測船舶交通流量。 首先，本文對船舶交通流量預測的研究背景、研究目的及意義做了論述，對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀作了綜述，并對論文的研究思路及方法進行了闡述說明。 其次，運用系統(tǒng)工程的相關原理分析了影響船舶交通流量的因素，為船舶交通流量預測模型提供了預測基礎。 第三，論文對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展概況、相關概念和理論做了介紹，進而引出BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡，闡述了BP算法的數(shù)學描述、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用于預測的原理，提出了預測研

3、究步驟及預測可行性。然后，詳細論述了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的船舶交通流量預測模型的構建。主要包括以下幾方面內(nèi)容：探討建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測模型的關鍵技術，包括樣本的選取與預處理、輸入輸出變量的選取、隱層節(jié)點數(shù)的確定、初始權和閾值的選取、激活函數(shù)、訓練算法與參數(shù)的選取，最后建立合理的網(wǎng)絡模型。 第四，論文以深圳港為實例，以歷年船舶交通流量和相關的影響數(shù)據(jù)為實例樣本，借助MATLAB人工神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。對預測