期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
BP神经网络在渔货卸港量预测中的应用
1
作者
刘航飞
陈昌平
+1 位作者
郑艳娜
陈荣庚
《大连大学学报》
2017年第6期42-46,共5页
渔货卸港量是衡量渔港规模大小的一项重要决策指标,反映了港口的运行及发展水平。在港口新建或改建工程中,渔货卸港量的预测是一项主要的前期工作,是渔港工程建设项目规划和设计的重要依据。文章基于BP神经网络基本原理,进行渔货卸港量...
渔货卸港量是衡量渔港规模大小的一项重要决策指标,反映了港口的运行及发展水平。在港口新建或改建工程中,渔货卸港量的预测是一项主要的前期工作,是渔港工程建设项目规划和设计的重要依据。文章基于BP神经网络基本原理,进行渔货卸港量的预测,通过与七个渔港的实际卸港量的比较,表明采用BP神经网络方法得到的预测值与实际值有良好的拟合度,预测精度要高于一元线性回归时间序列法及灰色模型方法。
展开更多
关键词
BP神经网络
卸港量
预测
灰色模型
下载PDF
职称材料
题名
BP神经网络在渔货卸港量预测中的应用
1
作者
刘航飞
陈昌平
郑艳娜
陈荣庚
机构
大连海洋大学海洋与土木工程学院
出处
《大连大学学报》
2017年第6期42-46,共5页
基金
国家自然科学基金项目(31572663)
文摘
渔货卸港量是衡量渔港规模大小的一项重要决策指标,反映了港口的运行及发展水平。在港口新建或改建工程中,渔货卸港量的预测是一项主要的前期工作,是渔港工程建设项目规划和设计的重要依据。文章基于BP神经网络基本原理,进行渔货卸港量的预测,通过与七个渔港的实际卸港量的比较,表明采用BP神经网络方法得到的预测值与实际值有良好的拟合度,预测精度要高于一元线性回归时间序列法及灰色模型方法。
关键词
BP神经网络
卸港量
预测
灰色模型
Keywords
BP
neural
network
unloading
capacity
of
port
prediction
grey
theory
model
分类号
U691 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
BP神经网络在渔货卸港量预测中的应用
刘航飞
陈昌平
郑艳娜
陈荣庚
《大连大学学报》
2017
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
