基于机器学习算法的舰船复杂物联网流量预测研究

摘要：

为了减小舰船复杂物联网流量预测误差,提出基于机器学习算法的舰船复杂物联网流量预测研究.设计自回归谱估计模型与全局偏移特征函数,分别提取流量局部、全局偏移特征;采用机器学习算法,建立预测函数,实现舰船复杂物联网流量预测.获取舰船复杂物联网流量数据集,将数据集划分为测试集与实验集两部分,结果表明:研究方法预测结果与舰船复杂物联流量实际值的均方误差值在0～0.2,小于0.25,明显减小了预测误差.

关键词：机器学习算法、舰船、物联网、流量预测、误差、流量特征

所属期刊栏目：43

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省科技创新专项研究项目201707101

在线出版日期：2022-04-24（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：145-147