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J-GLOBAL ID：202102291136986056   整理番号：21A0405875

船舶交通流を正確に予測する適応遺伝的アルゴリズム最適化BPニューラルネットワークモデル研究【JST・京大機械翻訳】

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

著者 (3件)： Mei Yanpin (揚州市職業大学電子工程学院,江蘇 揚州,225009) ,  Zhang Decai (揚州海科電子科技有限公司,江蘇 揚州,225009) ,  Fu Rong (中国船舶重工集団公司第七二三研究所,江蘇 揚州,225001)
資料名： Dianzi Qijian  (Dianzi Qijian)
巻： 43  号： 2  ページ： 452-455  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4409A  ISSN： 1005-9490  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 船舶交通流量の正確な予測を実現するために,2010年2016年の間にある大橋の船舶の数を実測し,時系列として実測データを時系列として,NP単根検定を行い,この時系列は非定常性を持つ。次に,EEMD-IAGA-BPニューラルネットワーク予測モデルを確立して,実際の船舶交通流動を分解して,いくつかの定常分解信号を得て,EEMDモデルを採用して,最適化計算を実行した。EEMD-IAGA-BPニューラルネットワーク予測モデルの精度は,従来のIAGA-BPモデルよりも高く,船舶交通流量を正確に予測することができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  流量 ,  *交通流 ,  *船舶 ,  *ニューラルネットワーク ,  予測モデル
準シソーラス用語： 非定常性 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  適応遺伝的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 航海と実務  (TD01020F) ,  大気汚染一般  (SB03010B) ,  水上輸送・サービス一般  (TD01010U)

タイトルに関連する用語 (8件)： 船舶 ,  交通流 ,  予測 ,  適応遺伝的アルゴリズム ,  最適化 ,  BPニューラルネットワーク ,  モデル ,  研究