标题:基于神经网络的码头集装箱装船作业时间预测 作者:付炳坤 谢宜杰 陆小锋 钟宝燕 刘学锋 作者单位:上海大学通信与信息工程学院,上海 200444 关键字:码头;集装箱;装船作业时间;BP神经网络;预测模型 摘要:码头集装箱装船作业时间在码头调度计划中扮演着重要角色。传统的集装箱装船时间预测方法仅仅将作业时间与工作量视为线性关系,导致预测精度较低。为了提高码头集装箱装船时间预测精度,提出了一种基于神经网络的码头集装箱装船时间预测模型。该模型以BP神经网络为基础模型,用Momentum算法优化BP神经网络。以作业过程中的多种影响因素为输入,以预测的装船作业时间为输出。通过用某大型集装箱码头半年的实际作业数据对预测模型进行训练与测试,并与线性回归和随机森林预测结果进行对比,结果表明,该模型较线性回归和随机森林具有更低的均方根误差和平均误差,总体预测误差能控制在3%以内,能较有效预测集装箱装船作业时间。 |