典型文献
基于鲸鱼算法优化Attention-BiLSTM模型的短期船舶流量预测
文献摘要：
提出了 一种基于双向长短期记忆网络的短期船舶流量预测方法,以历史船舶流量数据为输入,提取反映船舶交通流复杂动态变化的高维特征.引入注意机制,通过映射权重和学习参数矩阵,对网络的隐含状态赋予不同的权重,减少历史信息的损失,增强重要信息的影响.使用鲸鱼算法对模型进行优化,以最小化Attention-BiLSTM网络期望输出与实际输出之间的均方差为 目标,寻找网络超参数,使得网络的误差最小.对长江江苏段苏通大桥断面船舶交通流量进行预测试验,模型拟合优度达到98.8％,并与其他神经网络模型进行对比,试验结果表明文中提出的模型具有更高的预测精度.
文献关键词：
AIS数据;长短期记忆网络;Attention机制;鲸鱼优化算法;船舶流量预测
中图分类号：
作者姓名：
苏伟杰;刘明俊
作者机构：
武汉理工大学航运学院,武汉430063
文献出处：
引用格式：
[1]苏伟杰;刘明俊-.基于鲸鱼算法优化Attention-BiLSTM模型的短期船舶流量预测)[J].武汉理工大学学报,2022(05):34-39
A类：
船舶流量预测
B类：
鲸鱼算法,算法优化,Attention,BiLSTM,双向长短期记忆网络,流量数据,取反,高维特征,注意机制,学习参数,历史信息,重要信息,期望输出,超参数,长江江苏段,大桥,船舶交通流量,模型拟合,拟合优度,明文,AIS,鲸鱼优化算法
AB值：
0.251475
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