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申请/专利权人：上海海事大学
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。
主权项：1.一种基于VMD-FOA-GRNN的船舶流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对船舶流量数据进行预处理，获得预处理后的船舶流量数据；步骤2：将所述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：对所述未突变的船舶流量数据进行变分模态分解，获得分解后的船舶流量数据；步骤4：基于果蝇优化算法，构建广义回归神经网络，对所述分解后的船舶流量数据进行预测，获得船舶流量数据的预测值；步骤5：基于味道浓度判定函数，将所述预测值与船舶流量数据的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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海海事大学 一种基于VMD-FOA-GRNN的船舶流量预测方法
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