基于支持向量机的舰船建造费组合预测方法研究

权重求取是组合预测方法应用的核心问题,针对现有方法的不足,提出了一种基于支持向量机的组合预测方法,构建了相应的组合预测模型,并对舰船建造费进行了预测,将该模型的预测结果与单个预测方法的预测结果进行了比较。实践证明该方法能有效地降低误差。     

基于ANN的非线性组合预测方法在水运货运量预测中的应用

组合预测方法可综合利用各单项预测方法提供的有用信息,有效地提高预测的精度,已被广泛运用到水运货运量预测中。本文将利用人工神经网络技术的非线性映射能力,建立一种非线性组合预测模型,并将之应用到水运货运量预测中。实践表明,这种新的预测方法可大大提高水运货运量预测精度。     

基于非线性组合模型的船舶无线网络流量预测

流量预测是船舶无线网络管理中的重要技术,传统组合方法只能描述船舶无线网络流量的部分变化规律,无法获得令人满意的船舶无线网络流量预测结果,为了全面反映船舶无线网络流量变化规律,提出基于非线性组合模型的船舶无线网络流量预测方法。首先分析单一预测方法和传统组合方法的局限性,然后采集船舶无线网络流量历史数据,采用RBF神经网络、BP神经网络、灰色算法分别对船舶无线网络流量进行预测,最后采用支持向量机要对它们的预测结果进行非线性组合,输出船舶无线网络流量最后预测结果,测试结果表明,非线性组合模型的船舶无线网络流量预测十分精确,船舶无线网络流量预测误差可以忽略不计,完全能够满足船舶无线网络管理要求,船舶无线网络流量预测结果显著优于传统组合方法,为解决复杂船舶无线网络流量预测问题提供了一种新的建模思路。     

基于ANN的非线性组合预测方法在水运货运量预测中的应用

组合预测方法可综合利用各单项预测方法提供的有用信息，有效地提高预测的精度．已被广泛运用到水运货运量预测中。本文将利用人工神经网络技术的非线性映射能力。建立一种非线性组合预测模型，并将之应用到水运货运量预测中。实践表明，这种新的预测方法可大大提高水运货运量预测精度。     

连云港港货物吞吐量预测研究

分别采用线性回归法和支持向量机法对连云港港货物吞吐量进行预测研究,在此基础上,提出基于前两种方法的最优线性组合预测模型。通过对3种预测方法的预测结果对比,指出组合预测法具有性能稳定且精度较高的特点。最后根据组合预测模型结果,给出连云港港2010—2015年货物吞吐量的预测数据。     

基于灰色预测理论的电梯交通流组合预测

电梯乘客交通流预测是电梯智能群控调度的前提,有效提高电梯乘客交通流的预测精度能够使电梯智能群控系统更加合理派梯,从而缩短乘客候梯时间,减少电梯不必要的停靠次数,节约电梯运行的能源消耗.针对电梯乘客交通流时间序列小样本特征,根据等维新息原则,提出一种改进的灰色GM(1,1)模型对电梯交通流分别进行周期特性及发展变化趋势预测.综合考虑电梯交通流的周期特性及发展变化趋势,将两组预测数据进行最优加权组合预测.通过交通流数据最优加权组合预测与小波神经网络预测模型相比较表明,在实际获取的乘客交通流数据量较少的情况下,最优加权组合预测的预测误差更小.将两种预测方法的结果进行群控调度,仿真结果表明,组合预测方法使智能群控系统更加合理派梯,缩短了乘客乘候梯时间,节约了电梯能耗.     

大连港集装箱吞吐量预测

以大连港历史数据为依据，运用指数平滑、回归分析、弹性系数法等对大连港集装箱吞吐量进行预测分析，并在原有预测方法的基础上提出一种新的组合预测模型，通过对各预测结果的比较。证明此模型在港口吞吐量预测中有较高的精度。     

基于信息熵的舰船装备建造费组合预测研究

舰船装备建造费的预测方法多种多样,不同的方法体现出不同的特点.针对常用的几种费用预测方法,充分利用不同方法的特点和提供的信息,提出基于信息熵的最优组合预测模型.在建立预测方法评价指标集的基础上,利用信息熵确定了各种方法在组合预测模型中的权重.该方法能处理预测中的不确定性因素,同时综合考虑了各种方法的特点以及预测过程中预测人员主观因素的影响,较为符合舰船装备建造费预测的实际情况.实际应用表明该方法可行,具有实用价值.     

青岛港集装箱吞吐量预测

根据青岛港集装箱吞量的历史数据，分别利用指数趋势模型、改进的GM（1,1）残差模型及组合预测模型对青岛港的集装箱吞量进行探讨。结果表明，在青岛港集装箱吞量预测方面，组合预测模型具有前两种预测方法的优点，可以降低误差，提高预测精度。     

基于双神经网络通道的时间序列预测框架

为了提高时间序列预测方法的预测精度,提出了一种基于双神经网络通道的时间序列预测框架。双通道框架组合了卷积神经网络和循环神经网络,卷积神经网络通道利用卷积和池化操作提取出时间序列的深层特征,循环神经网络通道能够提取出长序列依赖特征。此外,针对循环神经网络通道,设计了基于注意力机制的改进,提高预测精度。在EEM2016能源价格预测比赛提供的数据集上进行了实验,实验结果表明所提双通道框架可以取得比单通道框架更高的预测精度。     

滑坡预测预报体系研究

利用GIS技术对区域内的滑坡划分危险性等级,在此基础上分析是否进行滑坡治理或监测,并采取相应的措施。这样就形成了以区域滑坡空间预测为基础,对区域内的单个危险滑坡进行处理或时间预报并进行灾害影响范围预测的一整套滑坡预测预报理论。     

灰色预测控制理论在超长期季节灾变预报中的应用

水文要素的中长期预报受影响预报对象的各种因子的干扰,目前预报难度比较大,尤其是超长期水文预报更显得复杂;灰色预测理论的应用给预报工作带来一新途径,从某一水文要素序列的组成上看,它有其自身的变化规律和受前期预报因子的制约,还有除此而外的其它因子影响,各种综合效应集中反映在该水文要素的变化上。本文通过实例应用,阐述灰色预测控制理论超长期预报方法。     

基于时间序列的BP神经网络的滑坡预测预报及其在Matlab中的实现

滑坡的形成、发展、破坏是一个复杂的过程,受诸多因素影响,这些因素的综合使得滑坡位移-时间曲线呈现出很强的非线性特征.本文研究基于时间序列的BP冲经网络模型,并用Matlab神经网络工具箱对新滩滑坡位移-时间曲线进行预测.结果显示该模型能较好的反映滑坡位移-时间曲线的非线性特征,具有收敛速度快、精度高等优点.     

造船模式概述及展望

简要阐述了造船模式发展、现代造船模式的特点和未来造船技术和模式的展望,对中国未来造船发展提供借鉴和参考。     

灰色-趋势曲线组合预测模型在港口吞吐量预测中的应用

在日常工作中运用灰色理论对数据进行预测吋,往往由于实际情况的复杂性,遇到很多困难。本文结合实际情况和预测经验,提出了一种基于灰色预测理论和趋势曲线预测理论的灰色-趋势曲线组合预测模型,给出了该模型的基本思想和预测过程,并运用该模型对安徽某港口未来的吞吐量进行了预测,表明该模型在实际问题中是可以借鉴和应用的。     

三体船垂向波浪载荷预报

以一艘三体船为例,采用基于三维线性势流理论的流体动力计算程序,进行船体波浪载荷的长期预报,并将波浪载荷的长期预报值与英国劳氏船级社三体船规范计算值进行比较分析。结果表明,在现有条件下预报结果具有一定的准确性,可用于指导船体初步结构设计。     

利用水文测验资料预测海床冲淤演变趋势

利用平衡含沙量建立海床冲淤计算公式,由此导出海床冲淤指标新概念,得出海床冲淤判别式,用来预测海床冲淤演变趋势。进一步利用上海国际航运中心洋山港区全潮水文测验资料,计算出海床冲淤指标,预测该海区海床冲淤趋势,预测结果与现场实测很一致。     

杭州市运河水上旅游发展展望

杭州的发展离不开西湖、湿地和运河,在继续开发西湖和湿地的基础上,如何开发运河,已经成为杭州市发展的一个重要课题.本文从运河的历史、现状着眼,把运河与世界著名的法国塞纳河进行比较,论述了运河今后水上旅游的趋势和应把握的几个问题.     

世界航运市场预测与应对措施

2010年的春天已迎面走来,而全球航运市场的春天几时能够到来?看2009年世界经济预测比较乐观,似乎已经走出低谷,BDI指数一路飙升,严冬中的航运市场似乎带来市场的复苏。事实却未必如此。航运市场的春天还很远,还有很多困难要克服。航运企业还要加大经营策略的调整,采取更为积极有效的应对措施,将此次金融危机化为机遇。