船舶交通变化十分复杂,通过对其数据进行挖掘,可以了解船舶交通变化态势,便于制定相应的船舶交通管控措施。为了更好掌握船舶交通变化态势,提出基于现代统计学理论的船舶交通数据深度挖掘方法。首先采集大量的船舶交通数据,并对数据进行一些预处理,然后采用现代统计理论中的灰色模型和支持向量机分别对船舶交通数据进行挖掘和建模,最后对两者挖掘结果进行组合,并采用实例分析了船舶交通数据深度挖掘效果。结果表明,本文方法的船舶交通数据挖掘精度要高于其他方法,能够更好拟合船舶交通变化态势,在实际应用中价值更高。
类型: 期刊论文
作者: 李俊杰
关键词: 船舶交通管理系统,数据挖掘,变化态势,现代统计学理论,灰色模型,支持向量机
来源: 舰船科学技术 2019年24期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输
单位: 厦门理工学院应用数学学院
基金: 福建省自然科学基金面上项目（2016J01040）,厦门理工学院高层次引进人才项目（YKJ15030R）
分类号: U692
页码: 31-33
总页数: 3
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本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/834981e8a9ddd03d131e2995.html