基于大数据分析的船舶出海频率预测模型研究

摘要：

传统船舶频率预测模型存在预测量与实际出海频率值差值较大的问题,通过分析发现,传统预测模型对频率干扰系数的应用缺乏灵活性,无法自适应匹配频率干扰系数值.针对问题根源,提出大数据分析的船舶出海频率预测模型.利用大数据分析算法,对船舶出海频率目标量进行最优量锁定;根据最优目标函数构建频率预测模型,并针对模型相关量进行大数据干扰系数自适应过滤,将静态频率干扰系数转换为动态频率干扰系数.最后通过定义预测任务参量,完成预测模型输出预测量的精度优化.通过与传统预测模型的仿真数据测试表明,设计模型能够将预测误差控制在0.8差值范围内,解决传统预测模型误差大于1.5差值的问题.

关键词：大数据分析、船舶出海、频率、预测模型

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省高等学校自然科学研究面上项目;常州市工业互联网研究院有限公司横向课题项目

在线出版日期：2022-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：37-39