基于GA优化的灰色神经网络船舶交通流量预测方法研究

结合灰色模型和BP神经网络模型的特点,对两种模型进行有机地组合,构建一种改进的灰色神经网络预测船舶流量方法.以实际船舶交通流量和主要影响因素为数据,运用遗传算法改进的灰色神经网络模型对上海洋山港的船舶交通流量进行预测,计算和Matlab仿真结果表明,改进的灰色神经网络模型预测不仅精度较高,而且能准确预测船舶交通流量的变化规律.     

基于BP神经网络的船舶交通流量预测研究

在分析船舶交通流量特性的基础上,以船舶交通流量控制为最终目标,建立基于BP神经网络的船舶交通流量预测模型,以长江口深水航道的交通流量数据作为训练样本,进行模拟分析。预测结果与实测加权数据进行对比表明,该模型对船舶交通量的预测是有效的。     

基于遗传小波神经网络的港口船舶交通流量预测模型比较

对船舶交通流量进行准确预测在现代智能交通系统领域发挥着重要作用,为提高对船舶交通流量预测的准确性,本文将遗传算法分别与小波分析和神经网络进行结合,构建改进遗传小波神经网络模型,对广东省船舶交通流量的季度数据进行预测,并与遗传BP神经网络和传统小波网络等算法的预测进行对比。结果表明:经过遗传小波神经网络预测模型的误差相比传统的遗传BP神经网络模型和小波神经网络模型大幅度减小,提高了预测精度,从而保障水上交通安全,给水上安全主管部门的相关决策提供理论依据。     

PSO-无偏灰色马尔科夫模型在船舶交通流量预测中的应用

为提高船舶交通流量的预测精度,利用具有全局搜索能力的粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对无偏灰色马尔科夫模型进行优化,构建船舶交通流量预测的PSO-无偏灰色马尔科夫模型。该模型可综合考虑预测中的残差序列、状态区间、状态转移概率,自适应选取最优白化系数,用以准确表征船舶交通流量的发展趋势。以东营港2012—2017年船舶交通流量季度统计数据为例,选取前21个季度数据对模型进行训练,后2个季度数据对预测结果进行分析,与传统的无偏灰色模型和无偏灰色马尔科夫模型相比,该模型能显著地提高船舶交通流量的预测精度,其拟合精度和预测精度分别为91.439%和95.959%,验证后该模型具有科学性与有效性。     

基于GA-灰色BP神经网络船舶备件需求预测模型

船舶维修备件的及时保障是船舶设备正常生产作业的保证，备件需求量的准确预测对于航运公司降低运营成本、提高管理效率起着至关重要的作用。文章从某船设备维修备件的历史数据进行分析，构建一种基于灰色模型的多层前馈（BP）神经网络模型，并采用遗传算法（GA）进行优化。首先对船舶设备备件需求影响因素进行分析，通过灰色模型确定备件需求的关键指标，并将结果作为BP神经网络的输入层，从而输出需求预测值。与灰色模型、GA-BP模型预测值对比发现，基于GA-灰色BP神经网络组合模型对于船舶备件的需求预测精度误差仅为0.147%。结果表明，使用GA优化可以提高灰色BP神经网络的预测精度，为船舶维修备件需求预测提供了一种新思路。     

基于卷积神经网络及长短时记忆网络的短时船舶交通流量预测

由于船舶交通流具有非线性和复杂性的特征,传统交通流量预测方法的预测结果精度普遍不高,且需大量历史数据进行训练。在考虑船舶交通流数据时间特性的基础上增加了对数据空间特性的考虑,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的短时船舶交通流量预测模型,并引入动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)算法构造损失函数,提升模型的预测精度。结果表明：通过与灰色模型(Grey Model, GM)、差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)、小波神经网络(Wavelet Neural Network, WNN)、反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)和CNN-LSTM等模型对比,所提出的CNN-LSTM-DTW预测模型的预测结果相对误差最小,可信度高,预测精度优于对比模型。     

基于BP和LSTM组合优化的船舶升沉运动预测

预测船舶升沉运动有助于增强波浪补偿系统的补偿效果,解决补偿系统滞后问题。为提高预测模型的预测精度,提出一种基于误差反向传播（BP）神经网络和长短时记忆（LSTM）神经网络组合优化的船舶升沉运动预测方法。以采用计算流体动力学（CFD）方法获取的船舶在规则波浪作用下的升沉运动和在突发性干扰下的升沉运动为对象,基于PYTORCH框架和LINGO软件,建立以加权方式组合优化BP神经网络和LSTM神经网络的预测模型。研究结果表明,无论是船舶在规则波浪作用下的升沉运动,还是船舶在突发性干扰下的升沉运动,BP-LSTM组合模型的预测精度均高于BP神经网络和LSTM神经网络,有助于提高补偿精度。     

港口集装箱吞吐量的灰色神经网络预测模型研究

为了降低港口集装箱吞吐量的预测误差,提高预测精度,文章通过分析传统的灰色预测模型和 BP 神经网络预测模型的优缺点,构建了灰色神经网络港口集装箱吞吐量预测模型,该模型充分发挥了灰色模型所需初始数据少和 BP 神经网络非线性拟合能力强的特点。以实际数值作为初始数据,各种灰色模型的预测值为神经网络的输入值,神经网络的输出值为组合预测结果。通过实例分析,结果表明：灰色神经网络预测模型提高了预测精度,预测结果比较理想,优于单一预测模型,因此,该模型用于港口集装箱吞吐量预测是可行的、有效的。     

基于NARX神经网络的船舶升沉运动实时预测方法

[目的]对船舶升沉运动进行预测有助于增强升沉补偿器的补偿效果,减少海浪对作业设备的干扰。为提高升沉预测模型的精度和稳定性,提出一种船舶升沉运动实时预测方法。[方法]基于带外源输入的非线性自回归(NARX)神经网络建立单海况预测模型,利用船舶系统仿真器获取母船升沉运动仿真数据,将NARX模型与卡尔曼(Kalman)模型、普通反向传播(BP)模型的预测结果进行对比。在此基础上,对单海况预测模型进行改进,建立多海况预测模型。[结果]多海况预测模型预测精度较高,且稳定性优于单海况模型,在2～5级海况下的最大预测误差均小于10-4量级。[结论]仿真结果表明,NARX神经网络对复杂海浪环境具有良好的适应性,它的预测速度和精度均优于BP神经网络和传统滤波方法,在高海况下仍可保持高预测精度。     

基于ABC优化BP神经网络的船舶交通流量预测

为提高船舶交通流量预测的准确性,针对BP神经网络随机确定初始权值和阈值的缺点,提出一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)改进BP神经网络的ABC-BP船舶交通流量预测模型.利用人工蜂群算法全局搜索能力和不易陷入局部最优的特点,对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,并以青岛港船舶交通...     

基于广义回归神经网络的路基沉降预测

为了对路基沉降变化规律进行预测,避免发生工程事故,提出了将广义回归神经网络模型应用于软土地基沉降预测中的方案。通过广义回归神经网络的基本理论和概念,采用实际工程数据,用 BP 神经网络方法和广义回归神经网络方法进行了预测分析,比较了2种方法的3组预测结果。工程实例预测结果表明,广义回归神经网络方法的均方误差和决定系数表现都优于 BP 神经网络方法;证明该方法是可行且有效的。     

基于BP神经网络的横向受荷桩承载力预测

为研究横向受荷桩的承载性状,基于BP神经网络对其承载力进行预测。选取桩径、桩入土深度、荷载的偏心距、土的不排水抗剪强度作为神经网络的输入,得出黏土中横向受荷桩承载力的BP神经网络预测模型,发现训练BP神经网络时,桩承载力的拟合值与实测值的相对误差平均值为4.54%;检验BP神经网络时,桩承载力的预测值与实测值的相对误差平均值为5.39%。结果表明,建立的基于BP神经网络的黏土中横向受荷桩承载力预测模型是可行的。     

改进BP神经网络的城市交通流预测研究

由于交通流预测具有高度的非线性特点,这与BP神经网络能够处理非线性问题的特征相符合。但BP神经网络算法易使解陷入局部极小,而遗传算法的全局优化能力则恰恰可以克服这一缺点。文中将遗传算法应用于对BP神经网络模型的改进来对交通流进行预测。通过对预测数据与实测数据的比较分析,证实了改进后的方法更为有效。     

改进的BP神经网络在路基沉降预测中的应用

针对传统BP神经网络存在的缺点,提出基于遗传优化的变梯度反向传播的BP神经网络预测方法,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权重,建立路基沉降预测模型。该模型可克服BP神经网络模型存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点。结合现场实测数据,将该优化模型与指数曲线模型、双曲线模型、灰色预测模型和传统BP神经网络预测模型对比,结果表明改进的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜于广泛推广应用。     

基于BP神经网络的载荷试验研究

BP神经网络是工程中广泛应用的一种神经网格模型,对BP神经网络原理进行简要介绍,根据现场载荷试验数据,运用BP神经网络技术建立载荷试验过程中承压板沉降值与载荷值大小之间的相关性模型,并对载荷试验过程进行预测,将预测结果与实测值进行对比,结果表明预测结果与实测值基本吻合,为今后载荷试验过程模拟提供可借鉴的方法。     

辐射沙洲潮流水道悬沙动力关系BP神经网络模拟研究

根据江苏辐射沙洲东大港水道4^#站位连续2个潮周期的流速、含沙量及水深的时序测量资料，取时序测量（计算）数据中的前21组数据为学习样本，后5组数据为检验样本，建立了该潮流水道的4种输沙BP神经网络动力模型。验证表明，运用BP神经网络模型可以建立精度较高的水体含沙量非线性动力关系，并可利用建立模型进行相应问题的预测计算。     

基于BP神经网络的船舱温度预警系统

针对现有的船舶机舱的环境监测报警系统无法对船舱火灾进行预警的缺点,设计一种基于BP神经网络的船舱温度预警系统。对船舱某一固定点的温度进行模拟仿真得到预测结果,并通过与实际测得的温度数据比较验证系统仿真得到结果的正确性。实验证明,该船舱温度预测模型预测的结果与真实测得的温度数据比较具有相对较高的准确性,可以达到温度预测的效果,对船舶机舱对火灾进行预警具有一定意义。