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一种准确预测船舶交通流的自适应遗传算法优化的BP神经网络模型研究

梅妍玭 张得才 傅荣

电子器件2020,Vol.43Issue(2):452-455,4.
电子器件2020,Vol.43Issue(2):452-455,4.DOI:10.3969/j.issn.1005-9490.2020.02.038

一种准确预测船舶交通流的自适应遗传算法优化的BP神经网络模型研究

A BP Neural Network Model for Adaptive Genetic Algorithm Optimization for Predicting Ship Traffic Flow

梅妍玭 1张得才 2傅荣3

作者信息

  • 1. 扬州市职业大学电子工程学院,江苏 扬州225009
  • 2. 扬州海科电子科技有限公司,江苏 扬州225009
  • 3. 中国船舶重工集团公司第七二三研究所,江苏 扬州225001
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摘要

关键词

EEMD算法/自适应遗传算法模型/BP神经网络模型/船舶交通流量预测

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

梅妍玭,张得才,傅荣..一种准确预测船舶交通流的自适应遗传算法优化的BP神经网络模型研究[J].电子器件,2020,43(2):452-455,4.

基金项目

江苏省高职院校青年教师企业实践培训项目( 2017QYSJ103) ( 2017QYSJ103)

2017校科研课题项目( 2017ZR10) ( 2017ZR10)

2011年中央财政支持的职业教育实训基地建设项目( 32113092562) ( 32113092562)

电子器件

OA北大核心CSTPCD

1005-9490

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