GA优化ELM提升船舶交通流预测精度与效率

在当前社会经济和对外贸易快速发展的背景下，船舶交通流量的增加对航道安全构成了挑战，对船舶交通流预测的精度和效率提出了更高的要求。传统的预测方法如支持向量机、回归分析和灰色分析在处理船舶流量的复杂性，如多因素影响、非线性关系和随机性方面存在局限。为解决这些问题，本文提出了"基于GA优化ELM的船舶交通流预测模型"。 该模型首先分析了船舶流量预测中的关键影响因素，认识到其非线性、多变量和随机性的特性。极限学习机(ELM)被选为预测模型的基础，因为它能够快速处理大量数据且具有良好的非线性映射能力。然而，ELM的性能可能会受到输入权值矩阵和隐含层偏差的随机性影响。为了提升模型的稳定性，文章引入了遗传算法(GA)，这是一种优化工具，它能够通过模拟自然选择和遗传机制来寻找最优解。 GA被用于优化ELM的输入权值矩阵和隐含层偏差，通过这种方式，GA-ELM模型能够减少随机性并提高预测精度。作者使用上海洋山港的实际船舶流量数据对GA-ELM模型进行了实证分析，通过MATLAB进行仿真预测，并将其与传统的BP模型和单纯ELM模型进行对比。实验结果显示，GA-ELM模型在预测精度和计算效率上均优于其他模型，这表明它在船舶交通流量预测任务中展现出显著的优势。 研究者崔翔鹏和黄洪琼，来自上海海事大学信息工程学院，他们的工作强调了在复杂交通环境中运用先进算法改进预测模型的重要性。通过GA-ELM模型，可以实现对船舶交通流量的更准确、高效的预测，从而为航道规划、船舶通航管理和事故预防提供有力的数据支持。这项研究对于提升船舶交通安全和航道管理具有实际应用价值，也为未来的研究提供了新的思路和技术方向。