基于遗传算法优化BP神经网络的集装箱吞吐量预测

集装箱吞吐量预测是港口规划建设、生产计划安排、调整港口发展方向的重要基础。针对集装箱吞吐量与其影响因素之间的复杂非线性特征,文章提出基于腹地GDP、腹地货运量、港口前三年集装箱吞吐量作为网络输入构建的遗传算法改进的BP神经网络预测模型(GA-BP),该方法综合考虑到BP神经网络非线性拟合能力强的优点,同时通过遗传算法全局搜索能力强等特点对BP神经网络易陷入局部最优进行改进。为验证提出模型的有效性,选取福州港为案例进行验证,结果显示GA-BP模型的预测精度明显优于BP神经网络,同时对比历史集装箱吞吐量作为输入变量的预测结果,GA-BP模型预测结果精度更高。