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基于SAPSO-BP网络模型的港口潮汐实时预报
被引量：
7
1
作者
张泽国
尹建川
+1 位作者
柳成
张心光
《水运工程》
北大核心
2017年第1期34-40,共7页
为了提高港口码头潮汐预报的精度,提出一种自适应变异的粒子群优化算法SAPSO,将SAPSO优化算法与BP神经网络结合,用以潮汐水位的实时预报。SAPSO-BP网络模型运用自适应变异的PSO算法优化BP神经网络的网络参数,克服了传统BP神经网络所具...
为了提高港口码头潮汐预报的精度,提出一种自适应变异的粒子群优化算法SAPSO,将SAPSO优化算法与BP神经网络结合,用以潮汐水位的实时预报。SAPSO-BP网络模型运用自适应变异的PSO算法优化BP神经网络的网络参数,克服了传统BP神经网络所具有的对初始权值阈值敏感、容易陷入局部极小值的缺点,最后选用Isabel港口的实测潮汐值数据进行潮汐水位的实时预报仿真试验,用以验证SAPSO-BP预测模型的实用性和可靠性。
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关键词
BP神经网络
自适应
粒子群优化
港口潮汐水位实时预测
调和分析
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职称材料
题名
基于SAPSO-BP网络模型的港口潮汐实时预报
被引量：
7
1
作者
张泽国
尹建川
柳成
张心光
机构
大连海事大学航海学院
上海工程技术大学汽车工程学院
出处
《水运工程》
北大核心
2017年第1期34-40,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51379002
51279106)
文摘
为了提高港口码头潮汐预报的精度,提出一种自适应变异的粒子群优化算法SAPSO,将SAPSO优化算法与BP神经网络结合,用以潮汐水位的实时预报。SAPSO-BP网络模型运用自适应变异的PSO算法优化BP神经网络的网络参数,克服了传统BP神经网络所具有的对初始权值阈值敏感、容易陷入局部极小值的缺点,最后选用Isabel港口的实测潮汐值数据进行潮汐水位的实时预报仿真试验,用以验证SAPSO-BP预测模型的实用性和可靠性。
关键词
BP神经网络
自适应
粒子群优化
港口潮汐水位实时预测
调和分析
Keywords
BP neural network
self-adapting
particle swarm optimization
real time tidal level forecast in port
harmonious analysis
分类号
U652.3 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SAPSO-BP网络模型的港口潮汐实时预报
张泽国
尹建川
柳成
张心光
《水运工程》
北大核心
2017
7
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