遗传算法优化神经网络参数的港口物流量建模与预测

港口物流量建模与预测是当前的研究热点,传统神经网络无法有效反映港口物流量的变化特点,使得港口物流量预测结果不可信,为了提高港口物流量预测的准确性,提出了遗传算法优化神经网络参数的港口物流量预测模型。首先对港口物流量建模与预测的研究进展进行分析,分析当前港口物流量预测模型的局限性,然后针对神经网络参数优化问题,引入遗传算法对其进行搜索,得到最优的神经网络模型,最后将优化后的神经网络模型引入到港口物流量建模与预测,并进行港口物流量预测的仿真分析。结果表明遗传算法优化神经网络的港口物流量预测准确性高,可以对港口物流量变化特点进行长时间分析,获得了比传统神经网络更优的港口物流量预测结果。