简介:港口吞吐量预测是港口决策和规划的基础。为了合理预测港口吞吐量,本文利用外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值作为BP神经网络的输入变量,港口吞吐量为输出变量,建立了港口吞吐量预测的BP神经网络预测模型。然后根据2000年-2010年广西北部湾港口吞吐量、外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值,利用Matlab6.5软件的神经网络工具箱,通过对BP神经网络模型的反复训练,发现当隐含层节点数为6,学习率为0.05,训练次数为500次,训练精度为0.001,动力因子为0.9时得到的效果最好。并对BP神经网络模型与多元回归模型的预测结果进行比较分析,认为BP神经网络模型预测的总体效果更优。最后利用所确定的BP神经网络模型,对2011年和2012年两年的港口吞吐量进行了预测。
简介:摘要利用2008年1月1日至2012年12月31日逐日NCEP再分析资料(1×10)和大同地区地面常规观测资料,选取相邻两天的气象因子差值作为预报因子,相邻两天的日最高/最低气温的差值作为目标因子,分站点分月构建三层结构的日最高/最低BP神经网络模型,并应用独立样本进行模型检验,结果表明,该模型输出结果与实况拟合较好,且其对明显的升降温过程能够准确预报。在对ECMWF数值预报产品释用基础上,针对大同站2012年1月最高气温进行了24h、48h和72h模拟预测,结果显示,该BP神经网络预报模型各时效预报准确率TS评分均高于中央气象台MOS预报。
简介:基于社群经济高速发展的时代背景下,首次将离散型Hopfield神经网络应用到社群经济影响因素问题上。首先建立社群经济因素体系,通过ISM方法得出各因素间的层次结构关系。然后利用离散型Hopfield神经网络构建自媒体价值评估模型,通过MATLAB设计一个不断提高的理想评价指标来区分同一等级中的不同样本,最后,通过算例得出价值最高的自媒体。结果表明:注重提高特色化社群活动、用户参与决策、平台共享、社群文化构建这4要素更有利于提高自媒体价值,并提出了相应的对策建议,为企业及自媒体人提供借鉴价值。
简介:研究一阶主从多智能体网络的汇聚问题,基于多智能体网络群体的社会制度,提出3种汇聚策略,即民主、独裁和混合策略。假设在策略中,只有领导者知道全局任务,即汇聚到一个已知的目标点,跟随者只需要与领导者群体保持联系,从而能够到达目标点。研究发现,主从网络多智体个体在属性上可以分为目标智能体,领导者智能体,非孤立跟随者从智能体和孤立跟随者从智能体。研究结果表明民主策略容易实现所有智能体到达目标点,但移动速度较慢;在独裁策略作用下,智能体网络可以很快实现汇聚,但个别跟随者从智能体由于初始条件下感应不到环境中的领导者智能体而永远停留在原来的位置;引进混合策略后,即可以保证所有的智能体到达目标点而且又可以保持较快的到达速度。通过对模型和拓扑结构的分析,得出3种策略各自的特点,并以4个领导者和5个跟随者组成的主从智能体网络为例进行仿真。