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基于循环结构优化的Elman神经网络船舶交通流量预测
基于循环结构优化的Elman神经网络船舶交通流量预测
摘要：本文提出了一种基于循环结构优化的Elman神经网络（ERNN）用于船舶交通流量的预测。随着船舶交通的日益增多，对于航道管理和交通流量预测的需求越来越迫切。然而，传统的统计模型和神经网络模型在船舶交通流量预测中存在一些问题，如难以捕捉时间序列的动态特征。为了解决这些问题，本文提出了基于循环结构优化的ERNN模型，通过引入记忆单元和循环隐藏层，能够有效地捕捉船舶交通流量的序列依赖性，从而提升预测性能。通过对实际数据进行实验，结果表明，ERNN模型在船舶交通流量预测中相比于传统模型具有更好的预测性能。
关键词：船舶交通流量，Elman神经网络，循环结构优化，预测性能
引言：
船舶交通对于国际贸易和经济发展具有重要意义。然而，船舶交通流量的波动性较大，影响到航道管理和港口运营的效率。因此，对于船舶交通流量的准确预测成为了一个重要的研究课题。传统的统计模型如ARIMA模型、灰色模型等在船舶交通流量预测中已经被广泛应用，但是由于其不能处理非线性关系和动态特征的问题，在一些复杂情形下预测精度不高。为了提高预测精度，一些学者开始将神经网络模型应用于船舶交通流量预测，取得了一定的效果。然而，传统的神经网络模型存在着难以捕捉时间序列的长期依赖性的问题，而且往往比较复杂，难以训练。因此，本文提出了一种基于循环结构优化的ERNN模型，通过引入记忆单元和循环隐藏层，能够有效地捕捉船舶交通流量的序列依赖性，提高预测性能。
ERNN模型：
ERNN模型基于Elman神经网络，通过引入记忆单元和循环隐藏层，能够在循环结构中有效地捕捉船舶交通流量的序列依赖性。
具体地，ERNN模型由三层组成：输入层、隐藏层和输出层。输入层接收船舶交通流量的历史数据，经过线性变换后传递给隐藏层。隐藏层由循环单元组成，具有时序性的特点，能够记住之前的状态，从而能够捕捉序列之间的依赖关系。隐藏层利用激活函数将输入信号转化为输出信号，并将其传递给输出层。输出层通过线性变换将隐藏层的输出转化为最终的预测结果。模型的参数通过反向传播算法进行优化。
实验与结果：
本文使用了实际的船舶交通流量数据进行实验，对比了ERNN模型和传统的统计模型（如ARIMA模型）在预测精度上的差异。
实验结果表明，ERNN模型在船舶交通流量预测中相比于传统模型具有更好的预测性能。具体而言，ERNN模型在预测准确度、稳定性和泛化能力方面都表现出色。尤其是对于非线性关系和动态特征的处理能力更强，能够更好地捕捉到时间序列的动态变化。此外，ERNN模型的训练收敛速度也较快，能够在较短的时间内获得较好的模型。
结论：
本文提出了一种基于循环结构优化的ERNN模型，用于船舶交通流量的预测。通过引入记忆单元和循环隐藏层，ERNN模型能够有效地捕捉船舶交通流量的序列依赖性，提高预测性能。实验结果表明，ERNN模型相比于传统的统计模型具有更好的预测性能，特别是在处理非线性关系和动态特征方面更具优势。未来可以进一步拓展ERNN模型的应用范围，如船舶交通流量的短期和长期预测等。