【摘 要】
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港口船舶交通流量预测能为港口规划、交通管理提供决策支持.RBF神经网络在交通流预测领域有着广泛的应用,但其在网络权值等参数的选取算法上存在缺陷.遗传算法具有全局搜索速
【机 构】
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武汉理工大学航运学院,内河航运技术湖北省重点实验室
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港口船舶交通流量预测能为港口规划、交通管理提供决策支持.RBF神经网络在交通流预测领域有着广泛的应用,但其在网络权值等参数的选取算法上存在缺陷.遗传算法具有全局搜索速度快的优点,利用该算法对RBF神经网络的权值进行遗传操作,可获得具有一定遍历性的初始权值.文章尝试将基于遗传算法优化的RBF神经网络应用到港口船舶交通流量预测领域并以芜湖港为例进行验证.结果显示,优化后的RBF神经网络的预测误差比普通的RBF神经网络小5％左右,表明优化后的RBF神经网络计算量更小、识别速度更快、预测误差更小,在港口船舶交通流
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