【摘 要】
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针对船舶交通流具有非线性及复杂性等特点,同时在传统交通流预测方法中对于交通流时空特征考虑不足,而造成预测结果精度不高.提出一种基于低秩稀疏矩阵分解(low rank and sparse decomposition,LRSD)与贝叶斯概率矩阵分解(Bayesian probabilistic matrix factorization,BPMF)结合的船舶交通流预测方法,将一维船舶交通流时序数列转换为二维船舶交通流矩阵,通过L RSD对二维船舶交通流矩阵中平稳性数据和波动性数据分解为低秩矩阵和稀疏矩阵.对于
【机 构】
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武汉理工大学航运学院 武汉 430063;武汉理工大学内河航运技术湖北省重点实验室 武汉 430063;武汉理工大学航运学院 武汉 430063;武汉理工大学内河航运技术湖北省重点实验室 武汉 430
【出 处】
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武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
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针对船舶交通流具有非线性及复杂性等特点,同时在传统交通流预测方法中对于交通流时空特征考虑不足,而造成预测结果精度不高.提出一种基于低秩稀疏矩阵分解(low rank and sparse decomposition,LRSD)与贝叶斯概率矩阵分解(Bayesian probabilistic matrix factorization,BPMF)结合的船舶交通流预测方法,将一维船舶交通流时序数列转换为二维船舶交通流矩阵,通过L RSD对二维船舶交通流矩阵中平稳性数据和波动性数据分解为低秩矩阵和稀疏矩阵.对于分解后的低秩稀疏矩阵运用BPM F模型进行预测,将两个预测后的矩阵进行恢复,得到最终的预测结果.同时与GM,ARIMA,WNN,BPNN,LSTM,BPMF模型的预测结果进行对比.实验结果表明:所提出的基于LRSD与BPM F组合的预测结果均方根误差平均值为2.62,标准差平均值为0.034,预测精度及结果可信度高于各对比预测模型.
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基于自主开发的移动粒子半隐式法(moving particle semi-implicit method,M PS)求解器,引入了改进的边界条件算法和改进的压力梯度模型,对规则波中的浮体运动进行了仿真研究.利用该方法模拟了线性波和二阶Stokes波,通过与理论结果的对比分析,验证了M PS方法在数值造波方面应用的可行性和可靠性;引入胡克定律计算系泊模型的系泊力,通过数值计算分析了波浪中系泊浮体的运动响应,并与理论结果进行了对比分析,计算结果表明:M PS方法适用于进行规则波中浮体运动的数值仿真问题.
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