考虑周期性波动因素的船舶交通流量预测模型

发布时间：2018-03-18 03:29

  本文选题：船舶交通流量　切入点：周期性波动　出处：《大连海事大学学报》2016年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为提高船舶交通流量预测精度,综合考虑季节、气候等因素,通过分析历史流量数据,在线性增长模型的基础上构建了考虑周期性波动因素的船舶交通流量预测改进模型,并运用贝叶斯估计和预测方法求解模型,提出了基于时序数据预测船舶交通流量的预测方法.实例验证表明,较传统线性增长模型,新模型更符合交通流量的实际情况,月流量预测结果的平均绝对误差下降了3.56%,标准差下降了3.79%.因此,新的预测方法用于船舶交通流量预测是有效的.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of ship traffic flow forecasting and considering the factors such as season and climate, an improved ship traffic flow forecasting model considering periodic fluctuation factors is constructed by analyzing the historical flow data. Using Bayesian estimation and forecasting method to solve the model, a forecasting method of ship traffic flow based on time series data is proposed. The example shows that the new model is more suitable to the actual traffic flow than the traditional linear growth model. The average absolute error and standard deviation of the monthly flow forecasting results have decreased by 3.56 and 3.79 respectively. Therefore, the new forecasting method is effective for the prediction of ship traffic flow.
【作者单位】： 江苏海事职业技术学院航海技术学院;上海海事大学商船学院;
【基金】：江苏省高校教育科学研究项目(2015SJB326)
【分类号】：U692

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本文编号：1627825