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船舶航行网络流量的建模与预测
引用本文:杨鹤. 船舶航行网络流量的建模与预测[J]. 舰船科学技术, 2019, 0(14)
作者姓名:杨鹤
作者单位:辽东学院
摘    要:船舶航行网络流量受到外界因素的干扰,具有比较强的随机性,当前船舶航行网络流量的预测准确性差,为了改善船舶航行网络流量预测的效果,设计一种高精度的船舶航行网络流量建模与预测方法。首先收集一维船舶航行网络流量样本,并通过变换得到一种多维的船舶航行网络流量样本,然后引入极限学习机描述船舶航行网络流量的变化规律,并对极限学习机参数进行优化,改进基本极限学习机的不足,最后进行船舶航行网络流量预测的应用实例,分析本文方法的可行性,结果表明,本文方法的船舶航行网络流量预测误差小于5%,低于实际应用要求的10%,同时船舶航行网络流量建模过程自化程度高,简单,获得了较快的船舶航行网络流量预测速度,为解决船舶航行网络流量的预测问题提供了一种建模技术。

关 键 词:船舶航行  极限学习机  应用实例  多维数据  随机性变化

Modeling and forecasting of navigation network traffic
Abstract:
Keywords:
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