基于分布式K近邻的护舷撞击能量预测法

摘要：

针对开敞式码头系泊作业中护舷撞击能量即时预测问题,提出一种基于大数据的分布式K近邻预测法.阐述传统K近邻算法在预测护舷撞击能量时的主要步骤;介绍MapReduce分布式框架的工作原理,给出K近邻算法在MapReduce计算框架下的实现方法,以及交叉验证确定最佳k值的步骤.对算法进行仿真实验,实验结果表明了不同k值对算法预测结果的影响,选取合适k值进行预测时,算法具有较高的准确性.通过将传统K近邻非参数回归方法与大数据Hadoop分布式集群技术相结合,实现海量数据的护舷撞击能量的有效预测,为系泊作业决策提供技术支撑和决策依据.

关键词：护舷撞击能量预测、预测方法、大数据、K近邻、分布式

所属期刊栏目：38

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：大连市科技计划基金项目2014A11GX006;辽宁省自然科学基金项目201602131;辽宁省博士启动基金项目201601244

在线出版日期：2017-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2740-2744