摘要
本发明公开了江运船舶到达时间智能预测方法和系统,属于水运交通领域,方法包括:建立初始预测信息数据集并进行初始特征选择;通过将任意两特征乘积生成新特征,计算其信息增益率进行筛选后添加至数据集;归一化处理数据集;构建船舶到达时间预测模型;初始化用于寻优的人工蜂群方法参数并确定含蜜量函数;通过自适应邻域搜寻蜜源方法得到新蜜源;并将其所生成的蜜源映射为原子搜索方法中的原子,通过计算不同原子的加速度迭代更新原子位置,再对比原子搜索方法中原子的含蜜量与自适应邻域方法中蜜源的含蜜量,选择新蜜源直至轮次迭代完成后输出优化后的参数;实现了江运船舶到达时间的全过程实时动态预测。
技术关键词
智能预测方法
船舶
人工蜂群
搜索方法
时间预测模型
邻域
多层感知机
计算方法
加速度
特征选择
数据
智能预测系统
变量
参数
样本
蜜蜂
作用力
预测误差
可读存储介质
因子
系统为您推荐了相关专利信息
空间众包任务分配方法
动态
深度优先搜索方法
空间众包技术
分层树形结构
智能调度方法
智能调度模型
泊位
船舶调度技术
数据
超声波回波信号
回波信号处理方法
人工蜂群算法
粒子群优化算法
数学模型
K近邻
近邻搜索方法
粒子
聚类算法
大规模高维数据