[发明专利]一种基于VMD-FOA-GRNN的船舶流量预测方法有效
| 申请号： | 202010187526.0 | 申请日： | 2020-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN111415008B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 汪夏萌;黄洪琼 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/006;G06N3/06;G06F17/18;G06F17/14 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 张妍;刘琰 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于VMD‑FOA‑GRNN的船舶流量预测方法，包括以下步骤：步骤1：对船舶流量数据进行预处理；步骤2：将预处理后的船舶流量数据进行突变检验，选取出未突变的船舶流量数据；步骤3：对未突变的船舶流量数据进行VMD，产生一系列具有不同频率尺度的IMF，即获得分解后的船舶流量数据；步骤4：基于FOA构建GRNN，对分解后的船舶流量数据进行预测，获得预测值；步骤5：基于味道浓度判定函数，将预测值与真实值进行误差分析，获得平均绝对百分比，完成船舶流量数据的预测。此发明解决了现有预测方法的预测精度不高、不具有普遍适用性的问题，基于变分模态分解、果蝇优化的广义回归神经网络，提高了船舶流量的预测精度，解决了复杂非线性时间的时间序列预测普遍适用性的问题，提升了稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 vmd foa grnn 船舶 流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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