GWO-Elman模型在港口货物吞吐量预测中的应用
刘迪
2024-03-20
发表期刊水运管理
卷号46期号:03页码:7-12+32
摘要港口作为国内国际贸易的重要枢纽,在新时代区域经济发展中具有重要的战略地位。为提高港口货物吞吐量的预测精度,使用差分法、灰狼优化(GWO)算法和Elman神经网络模型对2010―2019年青岛港货物吞吐量进行了训练与预测。基于所收集到的时间序列数据,将其作为样本数据输入Elman神经网络模型进行训练与测试;在训练过程中,引入灰狼优化(GWO)算法来优化Elman神经网络的权重(w)和神经元阈值(b);将GWO-Elman组合模型应用于青岛港货物吞吐量预测的实证研究中。结果证明:GWO-Elman算法模型相较于传统Elman神经网络模型,在预测货物吞吐量时有着更高的收敛速度与预测精度,这为港口货物吞吐量的预测提供了一种新的计算方法。
关键词货物吞吐量 预测 灰狼优化算法 Elman神经网络
DOI10.13340/j.jsm.2024.03.009
URL查看原文
ISSN1000-8799
语种中文
原始文献类型学术期刊
中图分类号U691.71
CN号31-1233/U
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/36062
专题统计与数据科学学院
作者单位兰州财经大学统计学院
第一作者单位统计与数据科学学院
推荐引用方式
GB/T 7714
刘迪. GWO-Elman模型在港口货物吞吐量预测中的应用[J]. 水运管理,2024,46(03):7-12+32.
APA 刘迪.(2024).GWO-Elman模型在港口货物吞吐量预测中的应用.水运管理,46(03),7-12+32.
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