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基于遗传算法优化的支持向量回归船舶交通流量预测方法
| 专利名称： | 基于遗传算法优化的支持向量回归船舶交通流量预测方法 |
| 摘要： | 本发明公开了基于遗传算法优化的支持向量回归船舶交通流量预测方法，其包括如下步骤：(1)通过加权主成分分析法把可能对船舶流量产生影响的因素维数降低，选取累计贡献率较高的影响因素；(2)原始船舶交通流时序数据归一化预处理，生成数据集并分组；(3)选择核函数，确定SVM回归参数；(4)构造遗传算法优化的支持向量回归预测模型；(5)输入数据集，生成预测函数；(6)根据上一步骤生成的预测函数进行预测，并进行预测误差评价分析；如果误差较大则返回步骤2，重新调整参数，再次进行预测。本发明具有较高预测精度，且预测精度的稳定性较高。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 上海;31 |
| 申请人： | 上海海事大学 |
| 发明人： | 张浩;肖英杰;白响恩;杨小军;李松;郑剑 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 2010-12-09T00:00:00+0800 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201010581320.2 |
| 公开号： | CN102005135A |
| 代理机构： | 上海天翔知识产权代理有限公司 31224 |
| 代理人： | 刘粉宝 |
| 分类号： | G08G3/00(2006.01)I |
| 申请人地址： | 201036 上海市浦东新区浦东大道1550号 |
| 主权项： | 基于遗传算法优化的支持向量回归船舶交通流量预测方法，其特征在于，所述预测方法包括如下步骤：(1)通过加权主成分分析法把可能对船舶流量产生影响的因素维数降低，选取累计贡献率较高的影响因素；(2)原始时序数据归一化预处理，生成数据集并分组，即把样本数据转化为0～1或者0～2之间的数据；(3)选择核函数，确定SVM回归参数：得到数据集之后，选择径向基函数作为核函数，包含宽度参数、二次规划的优化参数；(4)构造遗传算法优化的支持向量回归预测模型；(5)输入数据集，生成预测函数；(6)根据上一步骤生成的预测函数进行预测，并进行预测误差评价分析；如果误差较大则返回步骤2，重新调整参数，再次进行预测。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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