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基于PSO-RELM的绞吸挖泥船产量预测及其可视化辅助决策
| 题名： | 基于PSO-RELM的绞吸挖泥船产量预测及其可视化辅助决策 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 郭博臻;白一鸣;赵永生 |
| 作者单位： | 大连海事大学船舶电气工程学院 |
| 关键词： | 绞吸挖泥船;主成分分析;正则化极限学习机;产量预测;可视化 |
| 摘要： | 为保证绞吸挖泥船的疏浚效率,泥浆产量预测是一种有效的辅助手段。根据绞吸挖泥船的实际作业数据,进行数据预处理与主成分分析(PCA),从而简化了预测模型的复杂程度。然后,采用粒子群优化的正则化极限学习机(PSO-RELM)建立挖泥船瞬时产量预测模型。预测结果表明:PSO-RELM相较于常规极限学习机有更好泛化性能,能够提高挖泥船瞬时产量的预测精度。从而生成可视化图表,辅助挖泥船操纵人员调整疏浚策略。 |
| 期刊名称： | 水运工程 |
| 出版日期： | 202109 |
| 出版年： | 2021 |
| 页码： | 147-151,193 |
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