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遗传算法优化的BP神经网络在连云港港口吞吐量预测中的应用研究

时间:2017-09-18 18:33来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是物流工程论文,本文通过查阅有关于港口吞吐量预测的书籍和论文,了解了国内外研究现状的条件下,选取一般论文选取的指标,以连云港港为例进行实例分析。
1 第 1 章  绪论
 
1.1  研究背景 
近年来,伴随着整个世界范围内经济增长速度持续减缓,经济复苏的劲头疲软。同时,经济增长的区域分布也不均匀。尽管欧洲市场经济加速回暖,但是又受到 2016 年英国脱欧、意大利修宪公投的冲击,欧洲的统一市场出现裂痕,导致了欧洲经济体孤立主义和保守情绪升温,以及贸易壁垒的重设。中国作为受益于全球经济一体化最多的国家之一,这些问题会大幅抬高中国和欧洲贸易的摩擦成本。与中西贸易关系密切的我国各地区港口,将面临不同程度的危机。但是,随着我国坚持实施以“一带一路”为核心的国际化战略,或可在一定程度上推动我国沿海港口开拓新的市场。 改革开放和加入世贸组织这类事件积极的改变了我国对外贸易状况,由此更推动沿海港口的飞速繁荣。根据我国政府相关部门于 2016 时候在官方网站上联合推出的《2015年交通运输行业发展统计公报》公布数据表明,在 2015 年底的时候,中国范围内的港口有共计31259个码头泊位。对港口吞吐量期望值过大,会造成港口内基础设施的闲置,以及投资资金的浪费;港口吞吐量预测值过小,会造成港口货物的积压,影响供应商的货物交付,进而影响用户满意度。只有合理预测才可以使得港口全面高效的发展和合理持续的建设。如何进行合理的港口建设和布局,确定港口发展战略,都是港口吞吐量预所要承担的任务,所以说港口吞吐量预测具有十分重要的意义。
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1.2  研究意义 
本文通过在 BP 神经网络和遗传算法相关理论的研究,发挥各自的特点,使两者有效的结合从而获得较为准确的预测结果,为港口相关方面提供科学合理的决策依据,减少投资风险,提高投资收益。 对于港口相关企业来说,港口吞吐量的分析,有助于企业培训相关人才,提供行业咨询,制造物流设备等,使得企业与港口紧密合作。 对于港口来说,衡量发展规模的至关重要甚至可以说是核心的指标就是吞吐量。同时,影响它的因素又多种多样十分复杂。通过对各项相关的吞吐量影响因素进行综合全面的分析,从而得出一个比较准确理想的吞吐量预测结果,并在此基础上对港口布局发展进行规划,是使得港口具有较高竞争能力的保证。 对于国家来说,在整个世界的经济增速减慢的大环境背景下,我国的一些沿海港口的吞吐量进入了一个的全新阶段。港口吞吐量预测有助于国家政策的制定,保证港口合理发展。 而在比较常见的港口一般性吞吐量预测模式中,大多数都是按照时间序列作为进行预测的基本手段。时间序列法在世界经济发展总体保持稳定的情况下,可以提供较准准确的预测结果。而在当前港口建设新阶段,一般性的时间序列模型已经很难满足进行比较准确的推断需要。对港口吞吐量预测方法进行优化,并在此基础上进行合理的布局基础设置布局和规划建设,对于港口的持续发展具有重要的意义。 
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第 2 章  连云港港发展现状与吞吐量影响因素分析
 
2.1  连云港港口发展现状 
连云港港的发展历史要追溯到上个世纪三十年代,港口位于我国黄海西侧,是中国重要经济省份江苏省省内的一个主要港口。港口东侧可以连接日韩两国,向西连接我国的中西部地区并贯穿亚洲的西部,最终到达欧洲各国。 连云港是通往中国中西部地区和中亚诸国最为省时快捷的港口,港口吞吐量位列江苏省内第 1 名、世界第 23 名,连云港港口的码头装卸设备先进,并且建设了完善的信息化网络。 连云港港在淮海地区交通方面有着举足轻重的位置,是所在范围内唯一一个靠海口岸。在海铁联运方面,当前,中国至亚欧大陆桥的运输过程中,连云港包揽了其中一半的业务。在以前,货物通过海运到达欧洲需要 45 天,而现在通过铁路运输可以缩短为12 天,这样优越的区域条件使得连云港成为连接起亚欧大陆路线难以或缺的一个节点。 
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2.2  连云港港口吞吐量影响因素分析 
随着我国港口行业的发展,港口的基础设施以及配套的先进物流设备的普及,保证了我国港口吞吐量得以稳步发展。随着近年来我国经济放缓,开始调整产业结构,吞吐量的增速明显放缓。由此发现,大陆地区范围内货物吞吐量受到诸多因素制约。本文从宏观和微观两个方面研究同连云港港口吞吐量的密切联系的指标。由于数据获取来源有限,港口腹地第二、第三产业固定资产投资数据将作为分析的主要因素。经济全球化有利于各区域间的产品在整个世界的合理流通,并且给港口的稳定繁荣提供保障,不同区域相互的经济贸易交流不断增强。但是,伴随着世界中国在内的一些国家新的消费难以发展,严重制约金融的进一步发展造成了影响。目前,新的科学技术进步进入瓶颈期,在过去的几年,尽管有像页岩气、页岩油、太阳能、电动车等科技的发展,促使能源成本可以稳步下降,仍然未对经济发展形成足够的刺激,新的和旧的技术正处于交换阶段,导致当前世界缺乏足够的增长动力。2016 年,世界范围内的趋势出现接连不断波折,孤立主义势力不断抬头,英国脱欧,意大利修宪失败等事件的发生,不少主要经济体采取单向自保政策。与此同时,国际形势也因为层出不穷负面影响,这将不利于港口行业的发展 .
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第 3 章 常用港口吞吐量预测方法及实例分析 ...... 14
3.1  常用港口吞吐量预测方法 ........... 14 
3.1.1  定性预测方法 ...... 14 
3.1.2  定量预测方法 ...... 14 
3.2  连云港港口吞吐量预测实例分析 ....... 15 
3.2.1  基于三次指数平滑法的连云港港吞吐量的预测 ....... 15 
3.2.2  基于一元回归预测法的连云港港吞吐量的预测 ....... 17 
3.3  本章小结 ....... 20 
第 4 章 基于 BP 神经网络的港口吞吐量预测 ........ 22 
4.1 BP 神经网络网络模型的构建 ...... 22
4.2  基于 BP 神经网络的连云港港口吞吐量预测 ..... 27
4.3  本章小结 ....... 32 
第 5 章 遗传算法优化的 BP 神经网络在港口吞吐量预测中的应用 ..... 33 
5.1  遗传算法 ....... 33
5.2  基于遗传算法优化的 BP 神经网络算法实现 ..... 35 
5.3  本章小结 ....... 40 
 
第 5 章  遗传算法优化的 BP 神经网络在港口吞吐量预测中的应用 
 
通过上一章使用 BP 神经网络对连云港港口进行吞吐量预测发现,得到误差不够理想,主要是由于此种方法自身的局限性,包括收敛速度比较慢,权值和阈值的调整过程比较随意。通过研究文献发现,遗传算法可用于 BP 神经网络的优化,于是构建遗传算法优化的 BP 神经网络模型,对港口吞吐量进行预测。 
 
5.1  遗传算法 
遗传算法是由美国的 J.Holland 教授 1975 年首先提出。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的,而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体,即多个基因的集合,因此,在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代演化产生出越来越好的近似解,在每一代,根据问题域中个体的适应度大小选择个体,并借助于自然遗传学的遗传算子\进行组合交叉和变异,产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境,末代种群中的最优个体经过解码,可以作为问题近似最优解。
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结论 
 
本文首先从连云港的港口吞吐量预测出发,从宏观因素和微观因素两个方面分析了影响连云港港口吞吐量的影响因素,并通过相关系数法选取对连云港港口吞吐量影响较大的因素,最终确定了季节因素,固定资产投资引入到预测模型中。 其次,本文研究了一些传统的定性和定量预测方法,并选择了一元线性回归预测与三次指数平滑法预测两种方法进行实例分析,通过对一元线性回归预测与三次指数平滑法预测结果的分析,发现这两种方法的预测效果均不太理想,存在不足之处。 接着,本文应用 MATLAB 软件建立 BP 人工神经网络对连云港港口吞吐量进行预测,发现预测效果低于期望,通过研究文献发现,BP 神经网络的初始权值和阈值设置具有较大的随意性,会影响训练的准确性。因此本文采用遗传算法来优化 BP 神经网络,并通过对比分析一元线性回归模型、三次指数平滑法模型、BP  神经网络模型港口吞吐量的预测结果。发现经过遗传算法优化后的 BP 神经网络评价模型平均相对误差减小了,预测结果准确率更高。同时,也验证了将遗传算法和 BP  神经网络结合起来,应用到港口吞吐量预测中的可行性。  
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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