【摘 要】
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为对港口货运量进行科学精准预测,结合天牛须搜索(beetle antennae search, BAS)算法和蒙特卡洛准则,提出一种改进BAS的Elman神经网络预测模型。收集上海港1989—2018年内的
【基金项目】
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国家自然科学基金(71761018,71462018)
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为对港口货运量进行科学精准预测,结合天牛须搜索(beetle antennae search, BAS)算法和蒙特卡洛准则,提出一种改进BAS的Elman神经网络预测模型。收集上海港1989—2018年内的货运量以及当地各项经济数据,建立港口货运量预测评估体系,对各项影响因子进行预处理,消除数据冗余信息对预测的影响,对预处理后的数据进行仿真测试。实验结果表明,该模型预测准确率可达95%以上,有效地提高了港口货运量的预测精度。
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