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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著我國(guó)海運(yùn)事業(yè)的迅速發(fā)展,我國(guó)沿海已經(jīng)成為世界上水上交通最繁忙的區(qū)域之一。航經(jīng)我國(guó)沿海水域的船舶數(shù)量逐漸增多,海上交通事故也有增加的趨勢(shì),帶來交通安全、海洋環(huán)境污染等一系列問題。短時(shí)交通流預(yù)測(cè)是交通流預(yù)測(cè)的重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容之一,及時(shí)、準(zhǔn)確的短時(shí)船舶交通流預(yù)測(cè)信息是保障船舶通航安全、航道暢通、交通有效運(yùn)行的關(guān)鍵。本文在總結(jié)現(xiàn)有道路短時(shí)交通流預(yù)測(cè)和船舶交通流預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上,針對(duì)現(xiàn)有短時(shí)交通流預(yù)測(cè)算法精度低、收斂慢、性能不穩(wěn)定等問題,對(duì)短時(shí)船
2、舶交通流預(yù)測(cè)問題進(jìn)行了研究,并引進(jìn)在道路短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方面應(yīng)用廣泛的超限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)對(duì)成山頭分道通航水域的短時(shí)船舶交通流進(jìn)行預(yù)測(cè)。
本文首先簡(jiǎn)單介紹了交通流理論基礎(chǔ)知識(shí)和短時(shí)船舶交通流預(yù)測(cè)的基本概念,并對(duì)船舶交通流特征、交通流預(yù)測(cè)的基本特征和基本原則、預(yù)測(cè)方法模型要求、現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法及各自的與缺點(diǎn)進(jìn)行了分析,并給出了短時(shí)船舶交通流預(yù)測(cè)模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)。其次,應(yīng)用數(shù)據(jù)獲取軟件從海
3、事局AIS網(wǎng)站獲取成山頭分道通航水域的船舶信息,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選。為減少數(shù)據(jù)波動(dòng)對(duì)基于ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短時(shí)船舶交通流預(yù)測(cè)模型的影響,對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)歸一化處理,提高模型的預(yù)測(cè)精度。然后,應(yīng)用MATLAB這一數(shù)學(xué)工具建立了基于ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成山頭短時(shí)船舶交通流預(yù)測(cè)模型,并對(duì)編程實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了介紹。最后,分別采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性預(yù)測(cè)模型和ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型來對(duì)成山頭分道通航警戒區(qū)進(jìn)行短時(shí)交通流預(yù)測(cè)。
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