【摘 要】
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针对当前船舶交通流量预测手段落后,精度不高的问题,利用宝船网API数据接口提取船舶AIS数据,依托该数据构建基因算法优化神经网络的船舶交通流量预测模型,K近邻回归预测模型
【机 构】
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武汉理工大学能源与动力工程学院,武汉理工大学智能交通系统研究中心,武汉理工大学国家水运安全工程技术中心,武汉理工大学水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心,中国交通通信信息中心
【基金项目】
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湖北省自然科学基金项目(2015CFB599);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2014-VII-036)资助
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针对当前船舶交通流量预测手段落后,精度不高的问题,利用宝船网API数据接口提取船舶AIS数据,依托该数据构建基因算法优化神经网络的船舶交通流量预测模型,K近邻回归预测模型、时间序列预测模型和灰色预测模型的组合预测模型。通过自编程序采集了天津港某时段的船舶交通流量数据,在剔除错误和不可用数据后,对船舶交通流量数据进行统计,分析得到了进出天津港的船舶航行特性。同时为了更直观的验证所提出的预测模型效果,与利用K近邻回归、时间序列和灰色预测模型3种方法预测的结果进行对比。组合模型进港预测的平均绝对误差、均方误差和
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