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由于船舶交通流具有非线性和复杂性的特征,传统交通流量预测方法的预测结果精度普遍不高,且需大量历史数据进行训练。在考虑船舶交通流数据时间特性的基础上增加了对数据空间特性的考虑,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的短时船舶交通流量预测模型,并引入动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)算法构造损失函数,提升模型的预测精度。结果表明:通过与灰色模型(Grey Model, GM)、差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)、小波神经网络(Wavelet Neural Network, WNN)、反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)和CNN-LSTM等模型对比,所提出的CNN-LSTM-DTW预测模型的预测结果相对误差最小,可信度高,预测精度优于对比模型。 相似文献
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《江苏科技大学学报(社会科学版)》2021,35(3)
目前长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)是滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测的常用方法,但其训练过程中收敛速度慢、波动性剧烈、预测误差大的问题,严重影响其在实际生产中的应用.针对该问题,提出一种双向长短期记忆网络(Bi-directional LSTM, Bi-LSTM)与多层感知机(multilayer perceptron, MLP)融合的预测方法.首先,采用堆叠去噪自编码器(stacked denoising auto encoder, SDAE)对预处理后的滚动轴承振动信号进行特征提取;其次构建Bi-LSTM网络与多层感知机融合的多种预测模型,并通过实验获取较优模型;最后使用较优模型对其剩余寿命进行预测.实验结果表明,相对LSTM,Bi-LSTM,以及LSTM融合MLP等常用模型,采用文中提出的方法,模型在滚动轴承剩余寿命训练过程中,波动性更低、收敛速度更快,同时预测误差也得到明显降低. 相似文献
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《中国航海》2021,(3)
为克服船舶交通流的非线性和非平稳性特点造成的预测精度不高的问题,提出了一种融合二维经验模式分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition, BEMD)和时序正则化矩阵分解(Temporal regularized matrix factorization, TRMF)的船舶交通流预测方法。首先,将传统一维船舶交通流时序数据重整为二维交通流量时序矩阵(天×时段),再利用BEMD将二维交通流量数据分解为高频矩阵和低频矩阵,其中高频矩阵体现突变因素对交通流的影响,低频矩阵体现稳定因素对交通流的影响;接着,采用引入正则时序项的TRMF,分别对高频与低频矩阵进行预测,进而融合得到最终的交通流量预测结果;最后,对比分析BEMD-TRMF、GM(1,1)、ARIMA、BPNN、WNN、LSTM和TRMF预测模型,结果表明BEMD-TRMF模型的平均预测误差约为3%,优于对比模型,达到了较好的预测精度。 相似文献
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采用GRU、LSTM、BPNN、CNN四种神经网络预测模型,以长江上游寸滩站、北碚站、朱沱站、高场站水文序列作为输入,对寸滩站2014年至2018年未来1天的含沙量进行了预测,并结合不同验证指标对预测结果性能进行了对比探讨和误差分析.结果发现:1)GRU和LSTM模型在含沙量预测性能表现优于BPNN和CNN模型;2)预... 相似文献
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提出一种基于模糊C均值聚类自适应神经模糊推理系统(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm with Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,FCM-ANFIS)的船舶海上交通流预测模型,采用相关分析法预测网络模型的输入变量个数;采用模糊C均值聚类算法对仿真数据进行分析和模糊聚类,从而确定模型的聚类中心,进而建立ANFIS预测网络结构。该模型采用BP算法与最小二乘算法相结合的混合学习算法进行网络参数训练,可克服传统预报模型收敛速度慢和局部最优等问题,进而提高预报精度。同时,选用船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)记录的船舶交通流数据进行仿真预报,仿真结果验证了该模型的可行性和有效性,并取得良好的效果。 相似文献
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《中国航海》2021,(3)
目前,船舶轨迹预测存在数据噪声严重、缺乏考虑历史轨迹的相似性的问题,导致预测精度不高,难以满足实际需求。针对该问题,从船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据去噪、在预测模型中考虑历史数据两个方面提高船舶轨迹单步预测的精度和可靠性。根据相邻时刻的AIS数据修复当前时刻的船舶运动参数;使用二维长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)算法分别从时间和空间的角度将当前船舶的航迹数据和历史轨迹数据相融合,建立航迹预测模型和区域预测模型;利用试验数据验证模型的综合性能。试验结果表明:该模型可获得精度较高的船舶航行轨迹。 相似文献
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将陆上交通运输流的预测研究方法引入水路交通流预测研究之中,重点分析航道交通流观测系列的非线性特性,通过状态空间的重构,计算关联算子。提出航道交通流量的预测工作流程,基于灰色系统理论建立GM(1,1)的预测模型,将该模型应用于航道中、长期交通流,能实现较好的预测准确性和有效性。 相似文献
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预测船舶升沉运动有助于增强波浪补偿系统的补偿效果,解决补偿系统滞后问题。为提高预测模型的预测精度,提出一种基于误差反向传播(BP)神经网络和长短时记忆(LSTM)神经网络组合优化的船舶升沉运动预测方法。以采用计算流体动力学(CFD)方法获取的船舶在规则波浪作用下的升沉运动和在突发性干扰下的升沉运动为对象,基于PYTORCH框架和LINGO软件,建立以加权方式组合优化BP神经网络和LSTM神经网络的预测模型。研究结果表明,无论是船舶在规则波浪作用下的升沉运动,还是船舶在突发性干扰下的升沉运动,BP-LSTM组合模型的预测精度均高于BP神经网络和LSTM神经网络,有助于提高补偿精度。 相似文献