基于GA优化的灰色神经网络船舶交通流量预测方法研究

结合灰色模型和BP神经网络模型的特点,对两种模型进行有机地组合,构建一种改进的灰色神经网络预测船舶流量方法.以实际船舶交通流量和主要影响因素为数据,运用遗传算法改进的灰色神经网络模型对上海洋山港的船舶交通流量进行预测,计算和Matlab仿真结果表明,改进的灰色神经网络模型预测不仅精度较高,而且能准确预测船舶交通流量的变化规律.     

基于马氏距离的舰船装备修理价格组合预测

为更加准确地确定舰船装备全寿命费用,提高装备经费的使用效益,针对我国舰船装备修理价格影响因素多、不确定性大的特点,提出采用组合预测方法对其进行预测建模;针对基于欧氏距离的组合预测方法不能处理用于组合的单项预测模型之间的相关性问题,提出采用马氏距离作为建模基础,建立基于马氏距离的舰船装备修理价格组合预测模型。应用结果显示,基于马氏距离的组合预测要比基于欧氏距离的组合预测以及各单项预测具有更好的稳定性,预测风险更小。     

基于遗传小波神经网络的港口船舶交通流量预测模型比较

对船舶交通流量进行准确预测在现代智能交通系统领域发挥着重要作用,为提高对船舶交通流量预测的准确性,本文将遗传算法分别与小波分析和神经网络进行结合,构建改进遗传小波神经网络模型,对广东省船舶交通流量的季度数据进行预测,并与遗传BP神经网络和传统小波网络等算法的预测进行对比。结果表明:经过遗传小波神经网络预测模型的误差相比传统的遗传BP神经网络模型和小波神经网络模型大幅度减小,提高了预测精度,从而保障水上交通安全,给水上安全主管部门的相关决策提供理论依据。     

船舶航道交通流量预测系统构建研究

船舶航道交通流量日益增加,给船舶航道管理带来挑战,为了提高船舶航道交通流量预测准确性,得到好的管理船舶航道,构建一种船舶航道交通流量预测系统。首先研究船舶航道交通流量预测系统的现状,描述船舶航道交通流量预测系统的工作原理,然后通过对船舶航道交通流量历史数据进行学习,构建船舶航道交通流量预测模型,并将该模型嵌入到船舶航道交通流量预测系统中,最后进行了船舶航道交通流量仿真预测测试,该系统的船舶航道交通流量预测精度不仅可以满足船舶航道交通管理的实际要求,而且船舶航道交通流量预测性能要优于其他系统,表明本文系统是一种可靠、精度高的船舶航道交通流量预测系统。     

基于ABC优化BP神经网络的船舶交通流量预测

为提高船舶交通流量预测的准确性,针对BP神经网络随机确定初始权值和阈值的缺点,提出一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)改进BP神经网络的ABC-BP船舶交通流量预测模型。利用人工蜂群算法全局搜索能力和不易陷入局部最优的特点,对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,并以青岛港船舶交通流量统计数据为例,进行实例验证。结果显示,与传统的BP神经网络以及遗传算法(GA)优化的BP神经网络预测模型相比,ABC-BP模型平均绝对百分比误差(MAPE)低至3.361 8%,不仅避免了局部最优,而且通过简单的参数设置就能够显著提高船舶交通流量的预测精度。表明本模型在船舶交通流量预测上是有效可行的。     

基于灰色马尔科夫模型的船舶交通流预测

鉴于船舶交通流预测的复杂性,利用单一的灰色预测方法难以对其做出准确预测,考虑交通流量的波动性,将灰色预测理论和马尔科夫预测方法结合以建立灰色马尔科夫预测模型,利用该模型对长江口河段的船舶交通流量进行预测分析。研究结果表明:灰色马尔可夫链模型的预测结果较单一的灰色预测结果更接近实际值,相对误差较小且具有较高的拟合精度,对于具有一定波动性和随机性的船舶交通流有较高的预测精度,可应用于实际船舶交通流量预测研究中。     

基于BP神经网络的船舶交通流量预测研究

在分析船舶交通流量特性的基础上,以船舶交通流量控制为最终目标,建立基于BP神经网络的船舶交通流量预测模型,以长江口深水航道的交通流量数据作为训练样本,进行模拟分析。预测结果与实测加权数据进行对比表明,该模型对船舶交通量的预测是有效的。     

堤岸工程加固基础沉降位移预测

根据地下工程沉降位移时间序列的非线性性质,基于相空间延迟坐标重构理论和支持向量机的非线性映射能力,能充分利用时间序列信息,揭示加固基础变形系统的非线性性质,预测加固基础沉降变形的演化趋势。通过在珠江黄埔港地基加固静荷载检测位移模型预测研究表明,基于相空间重构和改进的v-支持向量回归机（v-SVR）的时间序列预测方法具有很高的预测精度,并为基础加固工程沉降位移预测预报系统的构建提供了一种有效的方法。     

基于智能融合的船舶交通流预测系统

船舶交通流量预测的研究为水道的规划、设计和船舶通航管理提供基础性依据。将智能融合算法应用于船舶交通流量预测系统,较好地解决了现有船舶预测算法中存在的预测精度不高,依赖于经验等不足。以长江江阴大桥2007年船舶流量观测数据为例进行分析,实验结果表明,融合预测能够对多个数据源进行预测,并可以减缓单种预测方法单独预测的不确定性,从而增加了预测的准确性和整个预测系统的鲁棒性。     

基于神经网络的内河航道船舶交通流量预测方法研究

我国的内河航运对我国经济、社会发展做出了重要的贡献,随着内河航运的进一步发展,船舶交通流量迅速增加,导致水上交通事故频繁发生。因此,建立有效的内河航道船舶交通管理机制,对航道进行合理的规划和管理具有重要意义。本文首先介绍了神经网络算法的原理与结构,在此基础上建立了一种内河航道船舶交通流量的预测方法,该交通流量预测方法可以有效的改善内河航运的效率和安全性,提高内河航道的综合监管能力。     

改进BP神经网络的城市交通流预测研究

由于交通流预测具有高度的非线性特点,这与BP神经网络能够处理非线性问题的特征相符合。但BP神经网络算法易使解陷入局部极小,而遗传算法的全局优化能力则恰恰可以克服这一缺点。文中将遗传算法应用于对BP神经网络模型的改进来对交通流进行预测。通过对预测数据与实测数据的比较分析,证实了改进后的方法更为有效。     

关于2000年沿海客运发展的研究

本文首先指出我国旅客运输系统结构的变化趋势和沿海客运系统内部的变化趋势,并把岛屿和陆岛客运作为整个沿海客运的一个子系统来考虑。通过对客运量生成和运输方式选择的分析,建立了沿海客运系统客运量发展模型,提出客运量主要决定于人均社会总产值、区域人口数和系统的综合服务水平,并预测了我国2000年沿海客运系统客运量和周转量。据此对发展沿海客运系统的资金作了估算。同时,论述了车/客渡船将是未来我国客船的发展方向,并初步研究了海峡两岸直接通航后两岸客运的发展规模和我国沿海旅游业的发展前景。     

基于自动识别系统和门控递归装置的港口流量预测模型（英文）

Water transportation today has become increasingly busy because of economic globalization.In order to solve the problem of inaccurate port traffic flow prediction,this paper proposes an algorithm based on gated recurrent units(GRUs) and Markov residual correction to pass a fixed cross-section.To analyze the traffic flow of ships,the statistical method of ship traffic flow based on the automatic identification system(AIS) is introduced.And a model is put forward for predicting the ship flow.According to the basic principle of cyclic neural networks,the law of ship traffic flow in the channel is explored in the time series.Experiments have been performed using a large number of AIS data in the waters near Xiazhimen in Zhoushan,Ningbo,and the results show that the accuracy of the GRU-Markov algorithm is higher than that of other algorithms,proving the practicability and effectiveness of this method in ship flow prediction.     

基于灰色自回归模型的船舶流量预测方法

结合灰色模型和自回归AR(p)模型,提出两种模型组合的灰色自回归模型,根据实际的船舶交通流量数据,分别运用灰色模型、自回归AR(p)模型和灰色自回归模型,对某港口船舶交通流量的进行预测,通过计算和Matlab仿真,结果表明灰色自回归模型预测精度较高,证明了该模型的可行性。     

发动机水下排气噪声预报研究

由于涉及到两相流,所以发动机水下排气噪声的产生机理和辐射特性非常复杂。文章基于Mixture多相流模型、RNGκ-ε湍流模型和Ffowcs Williams-Hawking声学模型对发动机水下排气噪声进行了数值预报研究,并试验测量了相应工况下发动机水下排气噪声,对数值研究的结果进行了验证。结果表明,文中所提出的发动机水下排气噪声数值预报方法在工程上是可行的。     

基于Logit模型的动态道路收费最优控制模型

在Logit动态的基础上建立了收费和通行能力的联合控制模型,通过控制时变的道路收费水平和通行能力,优化交通流的演化轨迹,使交通系统达到最优。通过简单的算例,在Logit动态的基础上对道路中的交通流进行分析和预测,进而对车辆进行诱导,从而达到交通管理的目的。