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為了有效緩解船舶交通擁堵和提高通航效率,對海洋港口和航道管理提供一個(gè)更可靠的數據,設計了一種基于禁忌算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的海洋船舶流量預測的方法。首先,建立了基于禁忌算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的海洋船舶流量預測模型。然后,設計了三層的脊波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構,提出了采用禁忌算法優(yōu)化脊波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構參數的具體方法,從而得到一個(gè)初始化的脊波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )流量預測模型。然后,采用有標簽的訓練樣本數據集對網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行訓練,將滿(mǎn)足誤差閾值的訓練模型作為最終的預測模型。以某港口為例進(jìn)行仿真實(shí)驗,結果表明文中得到的預測結果與真實(shí)值較為接近,且與其它方法相比,具有更好的預測效果。