【摘 要】
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为有效预测内河在航船舶耗油情况,构建基于模糊信息粒化(FIG)与支持向量回归机(SVR)的组合预测模型,通过对清洗后的油耗数据进行窗口划分和模糊化处理,得到模糊粒子,利用SVR模型分别对其预测,获得2 h内的油耗波动范围与变化趋势,实例数据分析表明,SVR模型测试集的决定系数达到97.654％,相对误差不超过4％,优于BP模型和ELM模型的预测结果;FIG_SVR组合模型中模糊粒子提供的预测范围符合油耗的真实波动范围,能有效预测船舶在未来一段时间内的油耗态势.
【机 构】
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重庆交通大学航运与船舶工程学院,重庆400074
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为有效预测内河在航船舶耗油情况,构建基于模糊信息粒化(FIG)与支持向量回归机(SVR)的组合预测模型,通过对清洗后的油耗数据进行窗口划分和模糊化处理,得到模糊粒子,利用SVR模型分别对其预测,获得2 h内的油耗波动范围与变化趋势,实例数据分析表明,SVR模型测试集的决定系数达到97.654％,相对误差不超过4％,优于BP模型和ELM模型的预测结果;FIG_SVR组合模型中模糊粒子提供的预测范围符合油耗的真实波动范围,能有效预测船舶在未来一段时间内的油耗态势.
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