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基于BP神经网络的天津港吞吐量预测研究
| 论文题名： | 基于BP神经网络的天津港吞吐量预测研究 |
| 关键词： | 港口吞吐量;BP神经网络;水路运输能力;梯度下降法 |
| 摘要： | 港口吞吐量是港口发展综合评价中一个重要指标，它表征港口的发展水平，决定了港口世界排名，确定了港口布局、投资规模、营运策略和发展战略。港口吞吐量的预测港口规划过程中的关键环节，关系到港口规划的合理性、高效的港口管理，为国家经济发展提供重要保证。港口吞吐量的增长与铁路、公路及水路运输能力、投资额、货物种类、临近港口发展等多种因素的有关，故吞吐量的预测是一个复杂的过程。 本文在分析了天津港发展历程、设施现状、吞吐量变化的基础上，阐明了天津港腹地区域经济发展的状况、国内生产总值与港口吞吐量的关系。基于BP神经网络，依据天津港1982-2010年的吞吐量数据，将天津港腹地第二产业增加值和投资额作为输入变量，对港口吞吐量进行了预测。 采用梯度下降法和牛顿法结合的trainlm函数，确定了神经网络的中间隐层神经元个数。采用自适应学习速率动量梯度下降法对标准BP神经网络进行改进，并将改进的BP神经网络和标准BP神经网络进行了比较，改进的BP神经网具有收敛快，精度高的特点。并采用改进的BP神经网络对2011年天津港吞吐量进行了预测。 |
| 作者： | 郭睿 |
| 专业： | 水利工程 |
| 导师： | 刘东海;陈翠荣 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
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