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针对当前船舶港口建筑工程造价预测误差、准确度低的缺陷,设计了基于贝叶斯回归算法的船舶港口建筑工程造价预测模型。首先对当前船舶港口建筑工程造价预测现状进行分析,分析船舶港口建筑工程造价预测误差大的原因,然后根据船舶港口建筑工程造价数据,引入贝叶斯回归算法对船舶港口建筑工程造价的变化态势进行拟合和预测,最后通过船舶港口建筑工程造价预测的仿真实验分析预测效果,本文模型很好把握了船舶港口建筑工程造价变化规律,船舶港口建筑工程造价预测精度超过95%,船舶港口建筑工程造价预测的训练和测试时间短,船舶港口建筑工程造价结果要明显好于其他模型,为船舶港口建筑工程造价预测提供了一种新的研究工具。 相似文献
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在多船舶下进行交通客流调度是一个非线性的多目标规划问题,采用传统的线性调度模型会出现稳态误差。提出一种基于拟线性双曲反演控制的多船舶技术下的交通客流调度数学模型,构建多船舶技术下的交通客流调度的控制约束参量模型,采用Riccati拟线性双曲微分方程进行交通客流调度的数学建模,在渐进稳定约束泛函下进行调度模型的最优解向量分析,采用稳态补偿和自适应反演积分调控方法进行全局稳定性收敛控制,实现交通客流调度优化。仿真实验表明,采用该模型进行多船舶技术下的交通客流调度,能提高客流运输量,调度模型的全局稳定性较好,全过程自适应能力较强。 相似文献
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针对传统的舰船交通数据并行调度方法效率低的情况,提出基于萤火虫算法的船舶交通数据并行调度方法。以舰船调度时间为出发点,确定调度目标,并引入不确定因子,对舰船调度中的不确定因素进行处理,在此基础上,生成船舶交通数据并行调度规则,使所有船舶按照该规则进行调度,并考虑到存在大船和小船的情况,设置时间权参数,保证大船与小船同时到岗时,大船优先被调度,以此实现舰船交通数据并行调度。实验对比结果表明,此次设计的基于萤火虫算法的船舶交通数据并行调度方法比传统的调度方法效率高,具有一定的实际应用意义。 相似文献
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船舶交通量受多种环境与社会因素的影响,使得船舶交通量预测存在复杂性与非线性的特点.在分析现有预测模型和方法不足的基础上,介绍了广义回归神经网络GRNN的基本原理与拓扑结构.不同类型船舶受各类因素影响的程度不同,根据天津港VTS(Vessel Traffic Services)中心提供的船舶交通量数据,按船舶种类将船舶交通量分为六类,利用GRNN神经网络分别进行预测.预测结果表明GRNN神经网络具有很强的非线性拟合能力,有效解决了天津港船舶交通量预测中的小样本问题,提高了整个预测系统的精度与稳定性. 相似文献
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为了降低现阶段船舶交通特征统计分析数据的离散度,提高统计分析质量,提出了基于大数据分析的船舶交通特征统计分析方法。根据数据挖掘结果进行数据初步处理,获取船舶交通数据极值以及样本差和方差,根据当前船舶交通数据流进行数据卡方拟合和分布拟合,获取拟合曲线和曲线函数,根据拟合曲线的实际特征值确定当船舶交通流理论特征值,并在理论特征值中添加边界条件,利用边界矩阵获取实际特征数据集合,实现船舶交通特征统计。仿真实验数据结果表明,应用设计方法统计的船舶交通特征值,极差数据降低了29%,标准差降低了35%,可以有效降低数据离散。 相似文献
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针对疏浚监控管理工作很难全天覆盖所有船舶、无法做到实时监控的问题,分析某绞吸挖泥船的AIS(自动识别系统)高频数据,包括疏浚船舶动态的航行轨迹、速度、航向等数据。对船舶施工轨迹辨识和预测进行研究,提出利用DBSCAN聚类算法粗略识别出施工区域,利用LOF(局部异常因子)算法去除航行轨迹中非施工状态下的轨迹,并利用时间序列ARIMA模型对船舶施工轨迹进行预测。结果表明,DBSCAN聚类算法结合LOF算法进行施工轨迹辨识方法合理可行,ARIMA模型进行施工轨迹预测的方法具有精确度高、实时性、易实现的特点。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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