基于PSO-RELM的绞吸挖泥船产量预测及其可视化辅助决策

为保证绞吸挖泥船的疏浚效率,泥浆产量预测是一种有效的辅助手段。根据绞吸挖泥船的实际作业数据,进行数据预处理与主成分分析（PCA）,从而简化了预测模型的复杂程度。然后,采用粒子群优化的正则化极限学习机（PSO-RELM）建立挖泥船瞬时产量预测模型。预测结果表明：PSO-RELM相较于常规极限学习机有更好泛化性能,能够提高挖泥船瞬时产量的预测精度。从而生成可视化图表,辅助挖泥船操纵人员调整疏浚策略。