基于船舶自组织态势分析的内河航道聚簇预测
[Abstract]:The prediction of inland waterway traffic flow is an important theoretical basis to ensure the smooth flow of waterway. The traditional prediction of waterway traffic flow adopts linear single-state neural network forecasting algorithm, when the shipping vessels are clustered rapidly and the information parameters of position and velocity change nonlinear. The prediction accuracy is not good. This paper presents a clustering forecasting method of inland waterway traffic flow based on ship-self-organizing network situation analysis. The information perception model of inland waterway traffic situation analysis is constructed, and the cluster information interaction is realized through information perception and communication orientation. The nonlinear Kalman equation is used to construct the state equation of ship situation analysis, the memory factor of navigation congestion degree is obtained, and the historical traffic flow measurement information in the inland waterway is gradually abandoned, and the congestion degree of the waterway is judged. The ship self-organization situation analysis and flow forecast are realized. The simulation results show that the accuracy of ship information detection and flow prediction is improved significantly and the prediction accuracy is high.
【作者单位】： 江苏海事学院信息工程学院;
【分类号】：U697
【参考文献】
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本文编号：2320012
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