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针对桥区船舶交通流量预测问题，采用遗传算法对BP神经网络进行优化，构建GA—BP模型，以南京长江大桥断面的交通流数据作为训练样本进行验证，结果证明，GA—BP模型与BP神经网络以及GM（1，1）模型相比，预测结果更加精准，整体趋势判断更加准确，是一种合理有效地预测桥区船舶交通流量的手段。
遗传BP神经网络与GM（1，1）模型在桥区船舶交通流量预测中的比较
【摘 要】
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针对桥区船舶交通流量预测问题，采用遗传算法对BP神经网络进行优化，构建GA—BP模型，以南京长江大桥断面的交通流数据作为训练样本进行验证，结果证明，GA—BP模型与BP神经网络以及GM
【机 构】
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大连海事大学航海学院
【出 处】
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船海工程
【发表日期】
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2017年A02期
【基金项目】
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交通运输部应用基础研究项目（2014329225010）,辽宁省自然科学基金项目（2014025008）
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