【摘 要】
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船舶交通流量预测是交通组织的重要基础,船舶交通流时空分布特征复杂,具有非线性、周期性、随机性等特点,导致了预测性能的下降.针对上述问题,提出了VMD-DTW-LSTM预测模型.采用变分模态分解(VMD)方法将时序数据分解为不同频率尺度且相对平稳的子序列,实现数据的有效分解,通过引入动态时间规整(DTW)方法作为模型训练的损失函数来提高长短期记忆网络(LSTM)模型的预测精度.为验证模型的性能,设置对比实验与其他9种预测模型进行对比分析.实验结果表明:VMD-DTW-LSTM预测模型能够有效表征船舶交通流量
【机 构】
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武汉理工大学航运学院 武汉 430063;武汉理工大学内河航运技术湖北省重点实验室 武汉 430063
【出 处】
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武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
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船舶交通流量预测是交通组织的重要基础,船舶交通流时空分布特征复杂,具有非线性、周期性、随机性等特点,导致了预测性能的下降.针对上述问题,提出了VMD-DTW-LSTM预测模型.采用变分模态分解(VMD)方法将时序数据分解为不同频率尺度且相对平稳的子序列,实现数据的有效分解,通过引入动态时间规整(DTW)方法作为模型训练的损失函数来提高长短期记忆网络(LSTM)模型的预测精度.为验证模型的性能,设置对比实验与其他9种预测模型进行对比分析.实验结果表明:VMD-DTW-LSTM预测模型能够有效表征船舶交通流量数据的内在特征,具有更高的预测精度.
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