【摘 要】
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为了提高船舶交通流预测的效率和准确率,综合考虑季节、气候等因素,通过分析历史船舶流量数据,在传统的灰色模型基础上构建了基于季节指数的灰色-马尔可夫预测模型.模型将纵
【基金项目】
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国家自然科学社会基金面上项目（61673260）
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为了提高船舶交通流预测的效率和准确率,综合考虑季节、气候等因素,通过分析历史船舶流量数据,在传统的灰色模型基础上构建了基于季节指数的灰色-马尔可夫预测模型.模型将纵向与横向分析相结合的方法运用到船舶预测中,通过季节指数修正船舶的横向季节性变化,再用灰色模型进行预测,最后通过马尔可夫进行误差修正.利用武汉大桥断面的船舶流量数据对该模型进行了实例分析,使用MATLAB将BP神经网络模型、GM（1,1）模型与优化后的灰色马尔可夫模型进行仿真预测,结果表明,Markov-GM（1,1）模型具有更高的预测精度和效率
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