港口船舶交通流量预测  

Ship traffic volume forecasting in port

作　　者：李红喜[1] 付玉慧[1] 张仁初[2] 

机构地区：[1]大连海事大学航海学院,辽宁大连116026 [2]宁波海事局,浙江宁波315200

出　　处：《大连海事大学学报》2009年第3期40-42,共3页Journal of Dalian Maritime University

摘　　要：为更精确地对港口或航道内船舶交通流量进行预测,分别建立BP神经网络预测模型和RBF神经网络预测模型进行仿真,并以宁波港船舶交通流量为例进行验证.结果表明,在宁波港现有发展基础和港口设施状况下,RBF神经网络用于宁波港船舶交通流量预测误差较小,预测值与实际值相近.To forecast ship traffic volume in port or waterway precisely, back propagation （BP） and radial basis function （RBF） neural network forecasting models were established and simulated. Tests in Ningbo port show that RBF neural network has the smaller error in forecasting ship traffic volume, and the predictive value is close to actual one under the current basis and port facilities.

关 键 词：船舶交通流量 预测模型 神经网络 

分 类 号：U691[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]