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基于时间窗口选择和SVR的船舶交通事故率预测
被引量:
2
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作者
孙墨林
郑中义
《中国航海》
CSCD
北大核心
2019年第1期47-51,共5页
为提高对船舶交通事故率的预测精度,建立基于时间窗口选择和支持向量回归的船舶交通事故率预测模型,该预测模型考虑船舶交通事故的发生具有随机不确定性,以及海事规则生效等导致的船舶交通事故率的变动趋势。在构造船舶交通事故率不确...
为提高对船舶交通事故率的预测精度,建立基于时间窗口选择和支持向量回归的船舶交通事故率预测模型,该预测模型考虑船舶交通事故的发生具有随机不确定性,以及海事规则生效等导致的船舶交通事故率的变动趋势。在构造船舶交通事故率不确定时间序列的基础上,采用滑动窗口技术对置信区间比较集中的不确定时间序列点进行聚类并分段,选择最接近当前时间的区段作为统计时间窗口,并利用支持向量回归模型对船舶交通事故率进行预测。以英国籍船舶交通事故数据为例,对预测模型进行实例分析。通过与指数平滑法和自回归移动平均模型预测结果的对比验证预测模型的有效性,为船舶交通安全管理者的决策提供指导。
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关键词
船舶交通事故率
时间窗口
不确定时间序列
支持向量回归
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题名
基于时间窗口选择和SVR的船舶交通事故率预测
被引量:
2
1
作者
孙墨林
郑中义
机构
大连海事大学航海学院
出处
《中国航海》
CSCD
北大核心
2019年第1期47-51,共5页
基金
国家自然科学基金(51509031)
文摘
为提高对船舶交通事故率的预测精度,建立基于时间窗口选择和支持向量回归的船舶交通事故率预测模型,该预测模型考虑船舶交通事故的发生具有随机不确定性,以及海事规则生效等导致的船舶交通事故率的变动趋势。在构造船舶交通事故率不确定时间序列的基础上,采用滑动窗口技术对置信区间比较集中的不确定时间序列点进行聚类并分段,选择最接近当前时间的区段作为统计时间窗口,并利用支持向量回归模型对船舶交通事故率进行预测。以英国籍船舶交通事故数据为例,对预测模型进行实例分析。通过与指数平滑法和自回归移动平均模型预测结果的对比验证预测模型的有效性,为船舶交通安全管理者的决策提供指导。
关键词
船舶交通事故率
时间窗口
不确定时间序列
支持向量回归
Keywords
vessel traffic accident rate
time window
random time sequence
support vector regression
分类号
U698.6 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时间窗口选择和SVR的船舶交通事故率预测
孙墨林
郑中义
《中国航海》
CSCD
北大核心
2019
2
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