BP神经网络在船舶溢油损害评估中的应用

建立基于船舶溢油污染损害评估的BP神经网络,借助MATLAB语言对该网络进行训练和仿真,并对仿真结果进行误差分析,证明使用BP神经网络对船舶溢油污染损害评估的可行性和实用性.     

基于BP神经网络的集装箱船舶配载问题研究

针对集装箱船舶对配载的快速性、高效性需求,根据BP神经网络对历史数据的分析,结合集装箱船舶的特性深入研究集装箱智能配载方案.基于集装箱船配载图和各卸货港信息等历史数据,通过BP神经网络对历史数据进行训练优化,挖掘其中规律,从而快速生成对各类集装箱合适的配载位置,优化装船作业,提高集装箱船舶配载效率,达到节约成本的效果.最后采用实船数据进行测试,仿真结果与实际配载结果差异率不大,说明该研究方向对于集装箱配载方案优化是有效的.     

基于BP神经网络的轨道交通客流量预测

通过对BP神经网络的研究,借助MATLAB软件及其神经网络工具箱的应用学习,对非线性函数进行逼近,通过特定设计函数对所需要建立的神经网络模型进行训练,并且利用仿真来判断误差结果,得出符合模型的合理权值以及阈值,最后根据已有年数据进行轨道交通客流量的预测.     

基于BP 神经网络的铁路客运服务质量评价研究

为了客观、准确地评价铁路客运服务质量,从旅客感知角度出发,构建了评价 指标体系,建立了BP神经网络求解模型,提出了基于BP算法的铁路客运服务质量评价 算法.通过对网络的训练,使得网络输出达到了期望的精度,满足了客运服务质量评价的 要求.最后通过对铁路旅客的调查问卷实例,从均方误差、统计识别率方面进行了分析、仿 真,对客运服务质量进行综合评价,并与模糊综合评价法进行了对比.实验结果表明,本文 构建的评价指标体系科学、合理,提出的评价算法收敛速度快、误差小,评价结果能够有 效地反映客运服务质量水平,为提高和改进铁路客运服务质量提供参考依据.     

基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的船舶交通流量预测

为了提高船舶交通流量的预测精度,在BP神经网络的基础上,结合遗传算法(GA)建立一个新的预测模型.该模型利用GA自适应搜索能力和较快的收敛速度,进而确定BP神经网络中的最优权值和阈值.以青岛港2011—2019年船舶交通流量统计数据为例,进行仿真实例验证.结果表明,与传统的BP神经网络相比,该模型能显著地提高船舶交通流量的预测精度,用于预测船舶交通流量具有一定可行性.     

基于BP神经网络的综合运输网客流量分析模型研究

交通方式的各属性对旅客的出行效用都有不同程度的影响,并且它们之间存在着复杂的非线性关系．难以确定具体的解析表达式。在综合分析运输体系中多种交通运输方式及出行者交通选择行为的基础上,将BP神经网络理论和随机理论应用于城市间多种运输方式的客流量分配问题,从而构造出相应的数学分析模型,实例验证该模型具有良好的可行性和有效性。     

浅谈如何加强渤海湾老旧客滚船的海事管理

本文分析了当前渤海湾客滚船存在的安全隐患,从海事监管的角度出发,探讨如何进一步加强老旧客滚船的海事管理.     

基于BP神经网络的预测模型

预测是数据分析的基本任务之一,传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型,神经网络的产生为处理非线性问题提供了一条新途径。文中运用智能计算技术建立了BP网络模型。通过珠江三角洲天河水文站的水位预测结果表明,BP网络模型有较好的泛化能力,预测更为可靠。     

基于BP神经网络的人口预测方法研究

对人口数量的准确预测可以为制定社会经济可持续发展计划提供重要依据.文中将BP神经网络应用于人口预测,采用Matlab的神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型,运用该模型对2002年至2015年全国乡镇人口中0~17岁年龄段的人口进行了预测.实践证明,该模型编程简单,还能克服常规语言建立预测模型存在的模型复杂、训练时间长等缺点.     

基于人工神经网络的交通运量预测

采用三层结构的反向传播网络对全国公路客运量进行预测的结果表明,用神经网络预测交通运量比采用其他预测方法更加准确。