GA-BP神经网络模型在集装箱船纵摇角度预测中的应用

摘要

为研究集装箱船航行过程中的纵摇角度预测问题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值和阈值进行优化,并对比分析优化效果。以集装箱船实际航行数据为基础,划分数据集,确定神经网络结构,并初始化GA参数;GA以适应度值为指标,迭代搜索最优适应度值,确定BP神经网络参数;使用具有最优初始权值和阈值的BP神经网络进行纵摇角度预测,并结合均方误差(mean square error,MSE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)对预测结果进行对比分析。结果表明:所提模型具有较高的预测能力,预测结果的MSE和MPAE分别为0.7192和0.0082,预测结果较为准确。