基于文化萤火虫算法-广义回归神经网络的船舶交通流量预测

为了给海事部门提供科学准确的船舶交通流量预测,本文提出一种基于文化萤火虫算法(CFA)来优化广义回归神经网络(GRNN)的算法(CFA-GRNN),对船舶交通流量进行预测分析.介绍了基于自动识别系统(AIS)的航道交通流量统计方法.利用快速排斥试验和跨立试验来判断船舶轨迹是否穿过航道某一断面的观测线,并将AIS数据中的经纬度数据转换为墨卡托平面坐标系数据.研究了GRNN的实现原理,CFA以GRNN输出均方差为适应度函数,以GRNN的输入层和隐含层中的权值、隐含层和输出层中的权值、隐含层的阈值及输出层的阈值为编码进行优化,进化目标是得到最合适、最优的神经网络结构.利用AIS收集统计到并经过预处理后的数据,应用CFA-GRNN对舟山螺头通航的船舶进行交通流量预测,并对试验结果和误差进行了统计分析.结果表明:CFA-GRNN与GRNN和萤火虫优化广义回归神经网络相比,泛化性能好,不易陷入局部最优,预测结果精度更高.本研究对船舶交通流量进行预测分析有着十分重要的理论和实际意义.