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基于神经网络的船舶交通流量预测研究的中期报告
本研究旨在利用神经网络技术预测船舶交通流量，以帮助港口地区制定更好的船舶交通规划。
本报告主要介绍研究的进展情况及计划：
一、数据采集
我们收集了过去5年港口地区的船舶交通数据，包括船舶种类、数量、入港时间、出港时间、停驶时间等。现已经完成数据清洗和预处理工作，并进行了特征工程，以便提供给神经网络模型作为训练集。
二、模型设计
我们选择了多层感知器（MLP）作为神经网络模型，其具有强大的非线性拟合能力和学习能力。模型包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层包括多个节点，每个节点对应一个特征，隐藏层和输出层分别包括多个神经元。我们还进行了参数调整，以获得更好的预测性能。
三、模型训练
我们将数据分为训练集和测试集，分别用于训练和测试模型。训练过程采用反向传播（BP）算法，通过不断调整权重和偏差来优化模型，最终达到预测精度最高的状态。
四、初步结果
我们已经完成了模型的训练和测试，初步结果表明，神经网络模型能够在一定程度上预测船舶交通流量，并且精度可以进一步提高。我们将继续通过优化模型和增加数据量等方式来提高预测精度。
五、后续计划
1.继续收集更多的数据，并进行合理的数据处理和特征工程
2.尝试其他深度学习模型，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）
3.实现在线预测功能，以实时更新交通预测信息
4.提供更多的交通流量预测策略建议，以便港口地区制定更好的交通规划
以上是本中期报告的主要内容，感谢各位评审专家的关注和支持。