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基于小波神经网络的上海港集装箱吞吐量预测

论文摘要

针对港口集装箱吞吐量预测精度不高的问题,采用小波函数作为隐含层传递函数改进BP神经网络进而建立小波神经网络,并对2008-2017年上海港的每月集装箱吞吐量数据按照前三个月预测后一个月的方式构建出训练数据和预测数据,同时与BP神经网络在同样数据情况下的预测精度进行比较分析。结果表明:小波神经网络的预测误差明显小于BP神经网络,其预测性能更好。

论文目录

  • 1 小波神经网络
  • 2 港口集装箱吞吐量预测
  •   2.1 预测模型的建立
  •   2.2 预测结果与分析
  • 3 结语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 朱庆辉,勾翔宇

    关键词: 海港,集装箱吞吐量,小波神经网络,神经网络,预测

    来源: 中国水运 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技,经济与管理科学

    专业: 公路与水路运输,自动化技术,交通运输经济

    单位: 大连海事大学航海学院

    分类号: TP183;F552.7

    DOI: 10.13646/j.cnki.42-1395/u.2019.06.011

    页码: 25-27

    总页数: 3

    文件大小: 1547K

    下载量: 314

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/d228c161fff4f8d31098f34a.html