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以准确估计舰船通信网络流量为研究核心,提出基于大数据驱动与分析的舰船通信网络流量智能估计方法。该方法以大数据驱动和分析领域中的经验模态分解、卷积神经网络为技术核心,使用基于改进集合经验模态分解的舰船通信网络信号降噪方法,去除舰船通信网络信号中噪声;构建去噪后舰船通信网络信号中的流量时间序列图,凸显通信网络流量在各个时间段的变化特征之后,将舰船通信网络流量时间序列图中的时间序列,作为基于卷积神经网络的网络流量预测方法的预测样本,提取舰船通信网络细节信号的时间序列,估计流量的趋势信息与时间信息,实现舰船通信网络流量智能估计。经测试:该方法对舰船通信网络流量智能估计后,估计结果与实际流量基本一致。 相似文献
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为提升综合交通日常管理的科学性与合理性,围绕综合交通运行指挥中心项目的设计与实现进行研究,针对数据库建设、指挥中心系统建设、应用平台的搭建进行详细分析,综合应用更深层次的技术与交通专网克服难点,实现信息的安全交流和传递,为多角度处理信息创造良好的条件。 相似文献
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随着物流运输行业的兴起和发展,无车承运人平台的定价成为了一个亟待解决的问题。以无车承运人平台为研究对象,结合平台大量已成交历史订单数据,构建了无车承运人平台线路定价的XGBoost预测模型,并且基于订单的紧急程度制定了无车承运人平台的调价策略,随后利用XGBoost预测模型和调价策略相结合预测出货运订单的3次定价数值,最后基于数据包络分析法(DEA)对样本订单预测出的3次定价进行综合效率评价,结果证明了采用XGBoost预测模型和调价策略相结合的定价策略的合理性,为无车承运人平台的定价决策提供了有益借鉴和科学依据。 相似文献
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基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的船舶典型轨迹挖掘需要经过两个重要步骤,一是压缩 AIS 数据,二是聚类压缩后的 AIS 数据。传统的DP(DouglasPeucker)压缩算法,只考虑船舶轨迹的压缩形状,忽视了船舶航行中其他重要信息。为解决此问题,把对地航速和航向加入到DP算法的压缩过程中。在AIS轨迹聚类方面,传统谱聚类方法只对船舶轨迹的位置进行相似性度量,没有考虑船舶轨迹的其他维度,针对此问题,提出多属性轨迹相似性度量方法。由于不同的输入参数影响着最终的聚类质量,引入Calinski-Harabasz指标评价谱聚类算法,实现聚类参数的自适应选择。利用山东威海水域的实际AIS数据进行实例研究,并与传统谱聚类算法做比较实验。实验结果表明,利用该方法提取到的典型轨迹符合真实水域的交通情况,相较于传统谱聚类方法具有更高的聚类质量。 相似文献