【摘 要】
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研究航路交通拥挤状态动态实时预测问题,可为缓解航路交通拥挤,优化拥挤管控策略提供科学的依据.首先,采用神经网络理论建立考虑航段相关性的交通流参数预测模型,预测航段流
【基金项目】
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国家自然科学基金（61573181,U1333202）, 中央高校基本科研业务经费专项资金（NJ20140016）~~
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研究航路交通拥挤状态动态实时预测问题,可为缓解航路交通拥挤,优化拥挤管控策略提供科学的依据.首先,采用神经网络理论建立考虑航段相关性的交通流参数预测模型,预测航段流量和航段密度参数;然后,运用多模型融合预测算法提高预测精度,基于模糊C均值聚类算法和航段历史及预测交通流参数预测航段交通拥挤态势;最后,采用雷达实测航迹数据验证模型的有效性.研究结果表明,本文建立的预测模型同时考虑了时间和空间因素,对航路拥挤状态预测准确率达到82.29%,预测方法符合实际且对航路交通态势的预测具有应用价值;同时考虑航段相关性影
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