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。     

基于灰色马尔科夫链优化模型的船舶到港量预测

针对船舶到港量总体呈现递增趋势,既受经济等因素影响又存在波动性的特点,采用灰色预测或灰色马尔科夫链预测模型进行船舶到港量预测存在拟合度小和精度低等问题,将三次指数平滑与灰色马尔科夫链预测模型相结合,建立船舶到港量的灰色马尔科夫链优化预测模型。利用宁波舟山港老塘山港区2008—2017年5月份的船舶到港量数据进行预测应用与精度对比,2018年5月船舶到港量预测结果为805艘,残差均值为41.172,相对残差率为7.07%,优化后的灰色马尔科夫链模型残差均值和相对残差率有一定程度的降低,拟合度有一定程度的提高。分析结果表明:优化后的灰色马尔科夫链模型可进一步提高预测的精度,符合实际要求,能为港口锚地规划提供理论支持。     

PSO-无偏灰色马尔科夫模型在船舶交通流量预测中的应用

为提高船舶交通流量的预测精度,利用具有全局搜索能力的粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对无偏灰色马尔科夫模型进行优化,构建船舶交通流量预测的PSO-无偏灰色马尔科夫模型。该模型可综合考虑预测中的残差序列、状态区间、状态转移概率,自适应选取最优白化系数,用以准确表征船舶交通流量的发展趋势。以东营港2012—2017年船舶交通流量季度统计数据为例,选取前21个季度数据对模型进行训练,后2个季度数据对预测结果进行分析,与传统的无偏灰色模型和无偏灰色马尔科夫模型相比,该模型能显著地提高船舶交通流量的预测精度,其拟合精度和预测精度分别为91.439%和95.959%,验证后该模型具有科学性与有效性。     

船舶交通事故量灰色预测应用研究

船舶交通事故量是评价交通安全状况的重要指标,同时也是衡量交通安全管理水平的重要内容.应用灰色系统理论,建立船舶交通事故的灰色预测模型,并将这一模型应用于我国水上船舶交通事故数量的预测,其预测数据可为水上交通安全管理者提供决策参考.     

基于灰色马尔科夫模型的重庆市水运货运量的预测*

通过对重庆水运发展现状的研究,根据马尔科夫理论及灰色预测模型,将灰色GM模型与马尔科夫状态转移矩阵相结合,建立了预测重庆水运货运量的灰色马尔科夫模型,并通过实际预测发现,该模型的预测精度明显高于灰色预测模型的预测结果,并预测了2011—2012年重庆市水运货运量。     

基于改进三参数灰色模型的海上交通事故预测

针对基于非齐次指数离散函数的灰色模型NHGM(1,1,k)在海上交通事故预测中存在的不足,提出一种优化背景值和残差综合修正的三参数灰色预测模型INHGM(1,1,λ,k),并通过改进的自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)算法对模型中的初始值和背景值进行优化计算。将INHGM(1,1,λ,k)模型和NGHM(1,1,k)模型与传统GM(1,1)模型应用于我国海上船舶交通事故的模拟与预测,并对模拟与预测数据的精度进行比较。结果表明:INHGM(1,1,λ,k)模型模拟和预测的平均相对误差较NGHM(1,1,k)模型更小,与传统的GM(1,1)模型相比预测精度较高,减少原模型由于参数近似替代所导致的模拟误差,在误差允许的范围内,可为船舶交通事故的预测和控制提供新的理论依据。     

青岛辖区船舶交通事故统计与分析

为最大程度地减少青岛辖区水域交通事故,统计辖区内水域事故次数和类型,归纳事故特征,从时间分布和地理分布分析,指出辖区水域通航安全管理工作中存在的问题,并据此提出相关对策。     

基于事故统计的福建辖区船舶交通安全分析

随着福建航运经济的快速发展,辖区水域内船舶数量不断增多,交通情况更加复杂,船舶交通安全形势不容乐观。本文通过对2000~2015年福建辖区内港口及附近水域船舶交通事故的统计分析,揭示了辖区内船舶交通事故的类型以及频发事故的船舶种类,剖析了船舶交通事故产生的原因,并以此为基础,提出了相关建议与对策,以期改善辖区内水域船舶交通安全形势,减少船舶交通事故的发生。     

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。     

基于灰色马尔科夫过程的船舶推进轴系可靠性分析

为了对船舶推进轴系进行可靠性评估,提出了基于灰色马尔科夫过程的船舶推进轴系可靠性评估模型。该方法将船舶推进轴系分为若干个子系统,根据各个子系统在不同状态下的统计数据,将马尔科夫过程与灰色系统理论相结合,建立了船舶推进轴系可靠性评估模型。通过对实际船舶推进轴系可靠性指标的计算和对比,验证了该模型的正确性,从而为制定船舶推进轴系的维修策略提供了理论支持。     

基于马尔科夫模型的港口吞吐量预测

结合我国主要港口近10年来的货物吞吐量季度数据,利用马尔科夫模型进行预测。经验证,马尔科夫模型适用于对港口货物吞吐量的预测,并具有很高的精确度。在此基础上,提出改进建议:采取权重计算方式;扩大数据样本,使模型精确度更高。     

基于回声状态网络的船舶交通事故预测

船舶交通事故的预测结果对船舶交通智能管理具有指导性意义,针对当前船舶交通事故的预测误差大,建模过程耗费时间长等难题,设计基于回声状态网络的船舶交通事故预测模型。首先对当前船舶交通事故预测研究现状进行分析,指出各种船舶交通事故预测建模方法的局限性,然后收集大量的船舶交通事故历史数据,并进行一定预处理,构建船舶交通事故预测样本数据,然后通过回声状态网络的学习建立船舶交通事故预测模型,并采用具体船舶交通事故预测仿真实例分析其性能,回声状态网络的船舶交通事故预测精度超过95%,预测结果十分稳定,缩短了船舶交通事故预测建模过程耗费的时间,是一种高精度、速度快的船舶交通事故预测方法。     

灰色Verhulst模型在水上交通事故预测中的应用

在分析我国水上交通事故历史数据的基础上,引入灰色Verhulst预测理论.由此建立了水上交通事故Verhulst模型,并分别利用该模型和灰色GM(1,1)模型对我国近几年水上交通事故进行了预测,发现该模型精度高,拟合度更优.该模型可用于对我国水上交通事故的预测.     

灰色马尔科夫组合模型对结构剩余寿命预测的研究

灰色马尔科夫组合模型是将灰色GM（1,1）模型与马尔科夫链有机地结合起来,利用各自优点并充分考虑大型结构整体变化趋势和局部波动的情况。通过对某桥梁结构的损伤系数进行预测分析并与GM（1,1）预测结果进行对比,该方法解决了GM（1,1）模型对波动性较大数据拟合较差,预测精度较低的缺陷。     

基于灰色马尔科夫的全国沿海航标数量预测分析

建立了基于灰色马尔科夫的全国沿海航标数量预测模型。结果表明,建立的灰色马尔科夫模型对中国沿海各类航标的增长趋势能进行良好地预测,2006~2015年10年间中国沿海各类航标数量增长率为13.03%,对航标数量的准确预测能为航标管理部门制定管理策略提供基础数据。     

一种基于灰色理论-隐马尔科夫模型的装备故障预测方法

针对复杂电子装备的系统复杂性、故障关联性以及监测信息不完备的特点,论文提出利用HMM作为分类器,实现对早期故障因素模式的识别;研究了基于灰色理论的状态预测技术,提出基于灰色理论与隐马尔科夫模型相结合的故障预测方法,最后通过某电子装备故障发生率、故障类型与潜在故障因素之间的统计关系和特点,验证了该方法具备一定的预测精度。     

基于灰色 Markov模型的我国远洋船舶货运总量预测*

对我国远洋船舶货运总量的预测关系到我国港口建设和航运发展的一系列科学规划,也关系到远洋运输在综合交通运输中的比重和国际海上运输的资源分配。单纯的灰色模型对明显单调的序列往往预测得较好,而对波动的序列则会出现精度不够理想的问题。在结合改进后的灰色预测模型和M arkov模型的理论优势后,先用改进后的灰色模型来预测远洋船舶货运总量的总体走势,再用M arkov模型来确定各种状态间的转移方式,以此提高对波动序列的预测精度,具有较高的实用价值。     

基于ARIMA模型的水上交通事故预测

水上交通事故预测是水上交通安全规划和管理决策的基础,以往的水上交通事故预测,以预测年事故发生数居多,没有考虑全年季节性气候对船舶航行安全的影响。本文在考虑事故数据时间序列的季节周期性特性的基础上,利用时间序列分析方法进行分析,建立基于时间序列分析法的ARIMA模型,对水上交通事故的月事故发生数进行预测研究。并以2011年-2015年福建海域水上交通事故数据为基础,运用所建立的ARIMA预测模型,预测出2015年各月水上事故数。最后,通过与指数平滑法预测结果的对比分析,进一步验证出ARIMA预测模型的合理性和精确性。     

基于马尔科夫模型的船舶设备多状态系统可靠性分析方法

基于多状态理论和马尔科夫模型,建立船舶设备复杂系统的多状态可靠性模型,推导封闭形式的时变状态概率微分解算方程,给出可用度、期望性能输出和期望性能失效等可靠性度量参数分析方法。针对多状态船舶设备特种装置,实施时变可靠性典型算例分析,结果表明:利用马尔科夫模型分析多状态系统可靠性能,具有程式化高、通用性好且结论合理的特点,形成的建模思路、解算程式和分析方法可为船舶设备复杂系统的可靠性分析技术发展提供参考。     

改进灰色模型的船舶航行轨迹自动预测研究

为实现更加精准、自动化的船舶航行轨迹预测,利用改进灰色模型,提出一种基于改进灰色模型的船舶航行轨迹自动预测方法。在船舶航行中的AIS数据中对船舶航行轨迹数据进行提取,其中AIS数据具体包括船舶航程数据、船舶动态数据以及船舶动态数据。通过数据估计算法插补缺失数据,分为2个步骤,第1步是对插补数据进行识别,第2步是对其进行插补。通过改进灰色模型对船舶航行轨迹进行自动预测,主要使用基于缓冲算子改进的灰色模型构建船舶航行轨迹自动预测模型。选取某船舶服务项目中包含的船舶AIS数据作为实验数据,对设计方法进行实例测试。测试结果表明,设计方法的数据提取质量较高、预测模型的误差较小,具有广阔的市场应用前景。