基于禁忌算法优化神经网络的海洋船舶流量预测

来源：计算机测量与控制杂志2016年第11期北京时间：

作者：陈作聪,宋武

单位：海南热带海洋学院 计算机工程学院

摘要：为了有效缓解船舶交通拥堵和提高通航效率,对海洋港口和航道管理提供一个更可靠的数据,设计了一种基于禁忌算法优化神经网络的海洋船舶流量预测的方法。首先,建立了基于禁忌算法优化神经网络的海洋船舶流量预测模型。然后,设计了三层的脊波神经网络结构,提出了采用禁忌算法优化脊波神经网络结构参数的具体方法,从而得到一个初始化的脊波神经网络流量预测模型。然后,采用有标签的训练样本数据集对网络进行训练,将满足误差阈值的训练模型作为最终的预测模型。以某港口为例进行仿真实验,结果表明文中得到的预测结果与真实值较为接近,且与其它方法相比,具有更好的预测效果。

关键词：流量预测;禁忌算法;神经网络;海洋船舶

基金资助：三亚市院地科技合作项目(2014YD11)