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基于遗传算法-v支持向量回归的船舶轨迹预测
被引量：
1
1
作者
姜立超
尚晓兵
+2 位作者
金豹
张雯
张智
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期2001-2006,共6页
为了提高船舶轨迹预测精度,避免船舶海上航行事故的发生,本文采用遗传算法对v-支持向量回归进行参数寻优,以此来分别构建关于经纬度的船舶轨迹预测模型。选取水上移动业务标识码为356772000的货船在2022年6月的船舶自动识别系统数据作...
为了提高船舶轨迹预测精度,避免船舶海上航行事故的发生,本文采用遗传算法对v-支持向量回归进行参数寻优,以此来分别构建关于经纬度的船舶轨迹预测模型。选取水上移动业务标识码为356772000的货船在2022年6月的船舶自动识别系统数据作为研究对象。将该模型的预测结果分别与粒子群优化算法和网格搜索算法优化的v-支持向量回归模型、遗传算法-支持向量回归模型进行比较。实验结果表明:遗传算法v-支持向量回归模型关于航迹经、纬度预测结果的均方误差、平均绝对百分比误差和平均绝对误差相比于其他模型最低,关于经度分别为4.29×10^(-7)(°)、4.50×10^(-4)和5.47×10^(-7)(°)2,关于纬度的分别为1.82×10^(-6)(°)、4.02×10^(-3)和1.08×10^(-3)(°)2。基于遗传算法-v支持向量回归模型的预测效果最好,预测误差波动最小。本文将遗传算法与v-支持向量回归相结合,为船舶轨迹预测模型的优化提供参考,也为海上智能交通提供思路。
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关键词
船舶轨迹预测
v-支持向量回归
遗传算法
水上移动业务标识码
船舶自动识别系统
交叉验证
智能交通
机器学习
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职称材料
题名
基于遗传算法-v支持向量回归的船舶轨迹预测
被引量：
1
1
作者
姜立超
尚晓兵
金豹
张雯
张智
机构
哈尔滨工程大学智能科学与工程学院
上海宇航系统工程研究所
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期2001-2006,共6页
基金
国家自然科学基金项目(62303129,62173103)
黑龙江省自然科学基金项目(LH2023F022)
中央高校基本科研业务费项目(3072024XX0404).
文摘
为了提高船舶轨迹预测精度,避免船舶海上航行事故的发生,本文采用遗传算法对v-支持向量回归进行参数寻优,以此来分别构建关于经纬度的船舶轨迹预测模型。选取水上移动业务标识码为356772000的货船在2022年6月的船舶自动识别系统数据作为研究对象。将该模型的预测结果分别与粒子群优化算法和网格搜索算法优化的v-支持向量回归模型、遗传算法-支持向量回归模型进行比较。实验结果表明:遗传算法v-支持向量回归模型关于航迹经、纬度预测结果的均方误差、平均绝对百分比误差和平均绝对误差相比于其他模型最低,关于经度分别为4.29×10^(-7)(°)、4.50×10^(-4)和5.47×10^(-7)(°)2,关于纬度的分别为1.82×10^(-6)(°)、4.02×10^(-3)和1.08×10^(-3)(°)2。基于遗传算法-v支持向量回归模型的预测效果最好,预测误差波动最小。本文将遗传算法与v-支持向量回归相结合,为船舶轨迹预测模型的优化提供参考,也为海上智能交通提供思路。
关键词
船舶轨迹预测
v-支持向量回归
遗传算法
水上移动业务标识码
船舶自动识别系统
交叉验证
智能交通
机器学习
Keywords
ship trajectory prediction
v-support vector regression(v SVR)
genetic algorithm(GA)
maritime mobile service identity(MMSI)
automatic identification system(AIS)
cross validation
intelligent transportation
machine learning
分类号
F407.474 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传算法-v支持向量回归的船舶轨迹预测
姜立超
尚晓兵
金豹
张雯
张智
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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