本文選題：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 自適應(yīng)　； 參考：《水運(yùn)工程》2017年01期

【摘要】：為了提高港口碼頭潮汐預(yù)報(bào)的精度,提出一種自適應(yīng)變異的粒子群優(yōu)化算法SAPSO,將SAPSO優(yōu)化算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,用以潮汐水位的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)。SAPSO-BP網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)用自適應(yīng)變異的PSO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù),克服了傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的對(duì)初始權(quán)值閾值敏感、容易陷入局部極小值的缺點(diǎn),最后選用Isabel港口的實(shí)測(cè)潮汐值數(shù)據(jù)進(jìn)行潮汐水位的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)仿真試驗(yàn),用以驗(yàn)證SAPSO-BP預(yù)測(cè)模型的實(shí)用性和可靠性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of tidal prediction in port and wharf, an adaptive mutation particle swarm optimization algorithm (SAPSO) is proposed, which combines SAPSO optimization algorithm with BP neural network. The real-time prediction of tidal water level. SAPSO-BP neural network model optimizes the network parameters of BP neural network by adaptive mutation PSO algorithm, which overcomes the shortcoming of traditional BP neural network which is sensitive to initial weight threshold and easy to fall into local minimum. Finally, the real-time prediction simulation test of tidal water level is carried out by using the measured tidal value data of Isabel port to verify the practicability and reliability of the SAPSO-BP prediction model.
【作者單位】： 大連海事大學(xué)航海學(xué)院;上海工程技術(shù)大學(xué)汽車工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51379002,51279106)
【分類號(hào)】：U652.3;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1929565