典型文献
复合潮汐信息的感潮河段船舶交通流滚动预测模型
文献摘要：
为准确预测感潮河段船舶交通流,提出一种复合潮汐信息的感潮河段船舶交通流滚动预测模型.选择多变量非线性核函数灰色预测模型KGM(1,N)作为基础模型,并将潮汐信息作为右端项核函数输入信息;针对KGM(1,N)模型存在的不足,采用插值系数法进行背景值优化;运用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法确定核函数所需的高斯核参数、修正参数和最优背景值系数;在输入数据有限的情况下,采用实时滚动预测方法,保证模型充分利用新信息.经上海港南槽航道九段警戒区上游的船舶交通流实例验证,所提出的模型具有较高的预测精度.
文献关键词：
感潮河段;船舶交通流;交通流预测;灰色预测模型;背景值优化
中图分类号：
作者姓名：
齐绪存;黄常海;沈佳;娄乃元
作者机构：
上海海事大学商船学院,上海201306
文献出处：
引用格式：
[1]齐绪存;黄常海;沈佳;娄乃元-.复合潮汐信息的感潮河段船舶交通流滚动预测模型)[J].上海海事大学学报,2022(04):37-43,82
A类：
B类：
潮汐,感潮河段,船舶交通流,滚动预测,准确预测,多变量,非线性核,线性核函数,灰色预测模型,KGM,基础模型,右端,系数法,背景值优化,粒子群优化,particle,swarm,optimization,PSO,数所,高斯核,核参数,修正参数,输入数据,数据有限,新信息,上海港,南槽,航道,九段,警戒,交通流预测
AB值：
0.337443
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