【摘 要】
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集装箱吞吐量预测是制定港口发展规划的重要基础。BP神经网络的预测精度较高,是解决非线性预测问题的有效方法。在研究常用的输入数据归一化方法之后,提出了新的归一化方法。选取2009年至2020年福州港集装箱吞吐量数据进行训练。运用BP神经网络对2021年至2023年福州港集装箱吞吐量进行了预测。结果表明,与传统的BP神经网络相比,该方法能加快BP神经网络的训练速度并提高精度。
【基金项目】
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2016年福建省自然科学基金面上项目“同贝同步装卸下集装箱堆场布局策略研究”(B16063)。
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集装箱吞吐量预测是制定港口发展规划的重要基础。BP神经网络的预测精度较高,是解决非线性预测问题的有效方法。在研究常用的输入数据归一化方法之后,提出了新的归一化方法。选取2009年至2020年福州港集装箱吞吐量数据进行训练。运用BP神经网络对2021年至2023年福州港集装箱吞吐量进行了预测。结果表明,与传统的BP神经网络相比,该方法能加快BP神经网络的训练速度并提高精度。
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