[發明專利]一種短時船舶交通流預測方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202010553824.7
• 申請日: 2020-06-17
• 公開（公告）號: CN111709578A
• 公開（公告）日: 2020-09-25
• 發明（設計）人: 秦鵬飛;陳均豪;程云龍;涂波;楊基層;劉軼華
• 申請（專利權）人: 上海海事大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/00;G08G3/00
• 代理公司: 上海互順專利代理事務所(普通合伙) 31332
• 代理人: 成秋麗

1.一種短時船舶交通流預測方法，其特征在于，所述方法包括：

(1)采集船舶交通流數據集并進行處理，并且對群密度粒子群算法的參數進行初始化；

(2)隨機產生粒子群中的粒子位置及速度；

(3)設置粒子群的適應度函數，以及對個體最優點和全局最優點進行初始化；

(4)計算粒子的增長量，如果為正值，則隨機產生相同數目的粒子加入粒子群；如果為負值，計算各個粒子的適應值，并且刪除適應度最小的相應數目的粒子；

(5)采用PSO算法進行粒子群位置和速度的更新，并且更新個體最優點和全局最優點，當更新的次數等于預先設置的迭代次數時，停止對粒子群的位置和速度進行更新；

(6)在預先設置的迭代次數時得到目標SVR參數組合即為最優的SVR參數組合；

(7)基于最優的SVR參數組合對短時船舶流量進行預測。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對群密度粒子群算法的參數進行初始化的步驟，包括：

對產生粒子的種群的個數，每一個種群中的粒子數目，加速系數，隨機系數，慣性權重，環境負荷量以及種群的個體增長率進行初始化。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述隨機產生粒子群中的粒子位置及速度的步驟中，粒子位置的表達為：

粒子速度的表達為：

其中，其中rand_ij的取值范圍是[0,1]，i表示為一個粒子群中的粒子數目，j代表該粒子群的維度。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述計算適應度的函數具體表達為：

其中，R²為適應度函數，y_i表示樣本的觀察值，表示樣本的平均值，表示樣本的預測值，n表示樣本的個數。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述計算粒子的增長量所采用的具體公式表達為：

其中，k表示種群的總個數，i和j分別表示種群P_i和種群P_j，Q_i和N_i分別表示種群i的環境負荷量和種群數目，N_j表示種群j的種群數據，a_i，j稱為競爭系數，m_i表示種群P_i的個體增長率；

如果則隨機的產生個粒子加入到粒子群N_i中；

如果則計算粒子群N_i中的適應度值，并且刪除適應度值最小的個粒子。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用PSO算法進行粒子群位置和速度的更新，并且更新個體最優點和全局最優點的具體公式表達為：

其中，j表示粒子，i表示粒子的特征維度，表示粒子j的第i個特征維度在t時刻的速度，表示粒子j的第i個特征維度在t時刻的位置，表示粒子j的第i個特征維度在t+1時刻的速度，表示粒子j的第i個特征維度在t+1時刻的位置，c1、c2均表示加速系數，r1、r2均表示隨機系數，w是慣性權重，表示粒子j在t時刻第i個特征的個體最優值的位置，該粒子群在t時刻第i個特征的全局最優值的位置，該粒子群的個數為k。

7.一種短時船舶交通流預測裝置，其特征在于，所述裝置包括處理器、以及通過通信總線與所述處理器連接的存儲器；其中，

所述存儲器，用于存儲短時船舶交通流預測程序；

所述處理器，用于執行所述短時船舶交通流預測程序，以實現如權利要求1至6中任一項所述的短時船舶交通流預測步驟。

8.一種計算機存儲介質，其特征在于，所述計算機存儲介質存儲有一個或者多個程序，所述一個或者多個程序可被一個或者多個處理器執行，以使所述一個或者多個處理器執行如權利要求1至6中任一項所述的短時船舶交通流預測步驟。