【摘 要】
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为克服船舶交通流的非线性和非平稳性特点造成的预测精度不高的问题,提出了一种融合二维经验模式分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和时序正则化矩阵分解(Temporal regularized matrix fac-torization,TRMF)的船舶交通流预测方法.首先,将传统一维船舶交通流时序数据重整为二维交通流量时序矩阵(天×时段),再利用BEMD将二维交通流量数据分解为高频矩阵和低频矩阵,其中高频矩阵体现突变因素对交通流的影响,低频矩
【机 构】
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武汉理工大学航运学院,湖北武汉430063;武汉理工大学内河航运技术湖北省重点实验室,湖北武汉430063;国家水运安全工程技术研究中心,湖北武汉430063;武汉理工大学航运学院,湖北武汉43006
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为克服船舶交通流的非线性和非平稳性特点造成的预测精度不高的问题,提出了一种融合二维经验模式分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和时序正则化矩阵分解(Temporal regularized matrix fac-torization,TRMF)的船舶交通流预测方法.首先,将传统一维船舶交通流时序数据重整为二维交通流量时序矩阵(天×时段),再利用BEMD将二维交通流量数据分解为高频矩阵和低频矩阵,其中高频矩阵体现突变因素对交通流的影响,低频矩阵体现稳定因素对交通流的影响;接着,采用引入正则时序项的TRMF,分别对高频与低频矩阵进行预测,进而融合得到最终的交通流量预测结果;最后,对比分析BEMD-TRMF、GM(1,1)、ARIMA、BPNN、WNN、LSTM和TRMF预测模型,结果表明BEMD-TRMF模型的平均预测误差约为3％,优于对比模型,达到了较好的预测精度.
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为加强三峡后续工作规划航运项目绩效管理,在借鉴国内外相关研究的基础上,构建了基于AHP群决策和F综合评判的三峡后续工作规划航运项目实施评估模型.首先结合基本建设、航道养护及科学研究等3类项目特点,分别建立项目实施3级评估指标体系,并运用AHP群决策和聚类分析的方法确定各级评估指标的权重.然后运用中间矩形分布函数和F统计法确定定性评估指标隶属度;对定量评估指标的隶属度,按效益型和成本型指标分别选择偏大型和偏小型梯形分布函数予以确认.最后运用F综合评判模型进行评判,并结合评判集的各临界值,确定项目实施评估得分
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