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船舶交通流量的預(yù)測(cè)研究為港航工程的規(guī)劃、設(shè)計(jì)和船舶通航管理提供了基礎(chǔ)性依據(jù)。準(zhǔn)確把握船舶交通流量的未來(lái)變化趨勢(shì)，并根據(jù)其內(nèi)在的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)采取相應(yīng)的措施，可以確保船舶交通運(yùn)輸各級(jí)決策部門(mén)制定發(fā)展戰(zhàn)略和規(guī)劃的科學(xué)性、實(shí)時(shí)性。
為有效預(yù)測(cè)船舶交通流量，利用非凸低秩稀疏分解模型將交通流量數(shù)據(jù)分解成低秩和稀疏兩部分；然后采用自回歸移動(dòng)平均（ autoregressive integrated moving average，ARIMA）模型分別預(yù)測(cè)低秩和稀疏部分，進(jìn)而合并得到最終的船舶交通流量預(yù)測(cè)結(jié)果。最后以天津港2003-2014年船舶交通流量歷史數(shù)據(jù)為例進(jìn)行模型驗(yàn)證和預(yù)測(cè)分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，非凸低秩稀疏分解模型能反映船舶交通流量的季節(jié)變化規(guī)律，較灰色系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及組合預(yù)測(cè)模型能夠顯著地提高預(yù)測(cè)精度，為船舶交通流量預(yù)測(cè)提供了一種新的預(yù)測(cè)方法。
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