【摘 要】
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针对港口集装箱吞吐量在时序上的复杂非线性特征,用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,确定神经网络的输入向量维数;用差分法对数据进行预处理,去除缓变部分,并在一定程
【机 构】
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大连交通大学交通运输工程学院,大连海事大学交通运输管理学院
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针对港口集装箱吞吐量在时序上的复杂非线性特征,用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,确定神经网络的输入向量维数;用差分法对数据进行预处理,去除缓变部分,并在一定程度上减少随机噪声;引入延时内部反馈,构造基于径向基函数(RBF)网络的动态预测模型,并用大连港集装箱吞吐量实际数据进行了验证.结果表明:该模型拟合精度和预测精度高,具有很好的预测能力和应用价值.
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