一种数据融合BP神经网络的船舶流量预测算法

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1、一种数据融合BP神经网络的船舶流量预测算法　　摘要：为解决现有船舶交通流量预测算法中存在的预测精度不高、算法稳定性差等不足，将一种数据融合BP神经网络的算法用于船舶流量的预测，不仅能较好地实现船舶流量的高精度预测，而且还增强了算法的稳定性。以宁波港口2012年船舶流量观察数据为实例进行分析，用MATLAB软件编程进行系统仿真，实验结果表明，经过数据融合的BP神经网络预测精度高，系统鲁棒性强，预测效果明显优于传统的BP神经网络算法。　　关键词：数据融合；神经网络；船舶流量；预测　　近年来，水运总量突飞猛进，造就了我国沿海及长江流域等地的各条“黄金水道”，为我国的经济、社会发展做出了重要

2、贡献。但同时，水运量的增加使水上交通事故频发，造成了巨大的损失，这对水道的设计、规划和船舶通航资源管理的优化配置提出了更高的要求。船舶流量预测的研究为水道的设计、规划和船舶通航管理提供了基础性依据。