基于优化的灰色马尔可夫模型对船舶流的预测

张晓雷; 黄洪琼

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基于优化的灰色马尔可夫模型对船舶流的预测

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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,从而能够相对准确、高效地对船舶交通流量进行预测.

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来源
《计算机技术与发展》 |2018年第10期|101-104|共4页
作者
张晓雷; 黄洪琼;
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作者单位

上海海事大学信息工程学院;

上海 201306;

上海海事大学信息工程学院;

上海 201306;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
船舶交通流量; 季节指数; 灰色预测; 马尔可夫模型; 预测;

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