基于时间序列BP神经网络的集装箱吞吐量动态预测_刘长俭.pdf

DOI:10.16233/j.cnki.issn1002-4972.2007.01.002 年 月 水运工程 2007 1 Jan.2007 第 1期 总第 398期 PortWaterwayEngineering No.1 SerialNo.398 基于时间序列 神经网络的 BP 集装箱吞吐量动态预测 刘长俭 张庆年 , 武汉理工大学交通学院 湖北 武汉 ( , 430063) 摘 要 集装箱吞吐量预测是港口发展规划制定的依据 在 环境下 把时间序列 神经网络应用于港口集装 : 。 MATLAB , BP 箱吞吐量的预测 采用逐步递归的方法进行 同时注意尽量减少训练样本的浪费 只用 个检验样本 和充分挖掘 神经 , , ( 1 ) BP 网络适合短期预测的潜力 无论是从拟合情况 还是预测值的检验和港口发展规划的实际情况来看 都有着很高的精度 。 , , , 可以作为集装箱吞吐量预测的一种行之有效的方法。 关键词 动态预测 时间序列 神经网络 集装箱吞吐量 逐层递归 : ; ;BP ; ; 中图分类号: + 文献标识码: 文章编号: ( ) U652.14 A 1002-4972200701-0004-04 DynamicPredictionofContainerThroughputBasedontheTimeSeriesBP NeuralNetwork (BPNN) LIUChang-jian,ZHANGQing-nian (SchoolofTransport,WuhanUniversityofTechnology,Wuhan430063,China) Predictionofcontainerthroughputisthebasisformakingportdevelopmentplan.Thetimeseries Abstract: BPneuralnetworkwasappliedtothecontainerthroughputpredictionofaport,bythemethodofstep-by-step recursion,inthecontextofMATLAB.Meanwhile,minimizingthewasteofthetrainingsamplesandexploitingthe