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  • 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

  • 标签: 港口物流 港口吞吐量 BP神经网络 多元线性回归 预测
  • 简介:针对多智能体系统的跟踪及编队控制问题,研究其分布式预测控制器的设计方法。考虑时变通讯拓扑情况,在优化问题中附加一项辅助约束,保证了优化问题的递归可行性及多智能体系统的闭环指数稳定性。在每个采样时刻,各智能体根据通讯拓扑实时更新其代价函数及辅助约束,通过求解带有状态、输入及辅助约束的优化问题来计算其控制输入。仿真结果验证了结论的有效性。

  • 标签: 分布式控制 预测控制 时变通讯拓扑 递归可行性 闭环稳定性