| 基于Adaboost的改进Elman神经网络港口吞吐量预测方法 |
| |
| 引用本文： | 李广儒,张新,朱庆辉.基于Adaboost的改进Elman神经网络港口吞吐量预测方法[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2021,40(5):1-5. |
| |
| 作者姓名： | 李广儒 张新 朱庆辉 |
| |
| 作者单位： | 大连海事大学航海学院,大连辽宁116026 |
| |
| 摘 要： | 为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于Adaboost算法改进的Elman神经网络预测模型,进行吞吐量的预测.首先对Elman神经网络进行多次训练和迭代,然后将每个Elman神经网络作为弱预测器,基于Adaboost算法将多个弱预测器加权组合,形成Elman-Adaboost强预测器模型.经过Adaboost算法优化的强预测器对误差较大的数据样本有更强的识别能力,可以实现对数据的动态增强学习.以宁波-舟山港2011-2017年的港口吞吐量数据为样本进行仿真,分别使用BP神经网络、Elman神经网络、BP-Adaboost神经网络以及Elman-Adaboost神经网络进行预测,比较四种模型的预测精度.研究结果表明:Elman-Adaboost强预测器模型用于港口吞吐量的预测,预测结果的相对误差最大值1.91％,最小值0.06％,可以将预测误差控制在2％以下,数据拟合效果更好预测精度更高,可以作为港口吞吐量预测的一种方法.
|
| 关 键 词： | 交通运输工程 港口吞吐量 Adaboost算法 Elman神经网络 动态预测 |
Prediction Method of Port Throughput with Improved Elman Neural Network Based on Adaboost |
| |
| LI Guangru,ZHANG Xin,ZHU Qinghui.Prediction Method of Port Throughput with Improved Elman Neural Network Based on Adaboost[J].Journal of Chongqing Jiaotong University,2021,40(5):1-5. |
| |
| Authors: | LI Guangru ZHANG Xin ZHU Qinghui |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
