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远海航道船舶流量受到多种因素的综合作用,具有一定的周期性,同时具有强烈的非线性,传统线性建模方法无法对远海航道船舶流量进行高精度的拟合,使得远海航道船舶流量预测偏差大。为了克服当前远海航道船舶流量预测系统存在的局限性,设计了基于神经网络的远海航道船舶流量预测系统。首先分析当前远海航道船舶流量预测系统的研究现状,指出各种系统存在的缺陷,然后利用神经网络的非线性建模性能设计了性能良好的远海航道船舶流量预测系统,最后对该远海航道船舶流量预测系统的有效性进行了测试。本文系统可以高精度实现远海航道船舶流量预测,远海航道船舶流量预测误差远远小于实际应用要求的临界要求,并与其他系统进行对比分析,本文远海航道船舶流量预测系统的预测效果明显更优。 相似文献
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列车控制与服务网络要求列车控制业务和旅客服务业务在同一网络进行传输。为保证列车运行安全,必须对列车旅客服务业务流量进行监管,而旅客服务流量特性是实现有效监管的重要依据。在实验室局域网模拟列车旅客上网环境,通过WireShark采集常见旅客服务应用的流量数据,并提取公开流量数据集的部分数据作为补充,构造旅客服务业务流量数据集;利用Python相关工具包,将旅客服务业务报文到达时间间隔与经典概率分布模型拟合,对比拟合实验结果,据此建立旅客服务业务报文到达时间间隔的数学模型,并通过评价指标验证模型的可信度。本文的研究成果对列车控制与旅客服务网络规划设计、流量监管和系统仿真等方面具有重要意义。 相似文献
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