提升船舶流量预测精度的融合BP神经网络算法

该研究论文探讨了一种创新的数据融合BP神经网络在船舶交通流量预测中的应用，旨在解决传统算法存在的预测精度不高和稳定性差的问题。传统的BP神经网络由于其局限性，可能无法充分捕捉到船舶流量的复杂性和动态变化。数据融合技术的引入使得模型能够整合多个数据源的信息，提高了预测的准确性。 论文的核心内容首先阐述了船舶交通流量预测的重要性，特别是在航道设计、规划和船舶通航资源管理中的关键作用。为了提升预测效果，研究人员采用了BP神经网络，其非线性预测能力和泛化能力使其成为理想的模型选择。然而，单纯依赖BP神经网络可能存在不足，因此作者引入了数据融合策略，通过结合不同数据源的特性，增强模型对船舶流量变化的敏感性和适应性。 数据融合BP神经网络模型的构建分为两个部分。首先是BP神经网络的基本原理，它通过多层结构，通过反向传播（BP）算法调整权重，使网络输出与期望输出尽可能接近。然后，数据融合机制被融入到这个过程中，通过对多个数据集的分析和整合，形成更为全面和准确的预测结果。这种方法有效地提高了预测的精度，减少了过拟合的风险，增强了算法的鲁棒性。 以宁波港口2012年的实际数据为例，通过MATLAB软件进行系统仿真，实验结果展示了数据融合BP神经网络的优越性能。对比传统的BP神经网络，融合后的模型显示出显著的预测优势，不仅提高了预测的精度，还提升了算法在面对实际变化时的稳定性和可靠性。 这项研究为船舶交通流量预测领域提供了一个重要的改进方案，通过数据融合BP神经网络，能够在保持非线性建模优势的同时，提高预测的准确性和稳定性，对于优化水上交通管理和减少事故风险具有重要意义。未来的研究可以进一步探索其他数据融合技术在船舶交通流量预测中的应用，以期实现更精准和实时的预测服务。