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基于主成分分析-极限学习机的选船模型
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作者 郑中义 牟家奇 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期31-36,共6页
针对东京备忘录新检查机制难以划分可检船检查优先顺序的问题,利用主成分分析和极限学习机相结合的方法进行了可检船的选船研究。基于东京备忘录的港口国监督数据,对建立的模型进行实例分析,将预测结果与实际数据进行对比。研究结果表明... 针对东京备忘录新检查机制难以划分可检船检查优先顺序的问题,利用主成分分析和极限学习机相结合的方法进行了可检船的选船研究。基于东京备忘录的港口国监督数据,对建立的模型进行实例分析,将预测结果与实际数据进行对比。研究结果表明:建立的选船模型基于主成分分析,降低了指标样本的维度和复杂度,并利用极限学习机对可检船的滞留和缺陷情况进行拟合和预测,能够在90%的准确率下减少一半的检查量,验证了模型的有效性,可为港口国监督选船提供决策支持。 展开更多
关键词 交通运输工程 可检船 选船模型 主成分分析 极限学习机
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基于正反馈修正-支持向量机的PSC选船模型 被引量：3
2
作者 孙墨林 郑中义 《大连海事大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期31-33,38,共4页
为定量评估港口国监督目标船的风险值,提出基于正反馈修正-支持向量机的PSC选船模型.对东京备忘录"APCIS"信息系统的PSC检查历史记录进行正反馈修正,获得样本数据,并运用支持向量机模型对样本进行分类,得到了合理的结果.
关键词 正反馈修正 支持向量机(SVM) PSC选船模型
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