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船舶交通流量的預測研究為港航工程的規(guī)劃、設計和船舶通航管理提供了基礎性依據(jù)。準確把握船舶交通流量的未來變化趨勢，并根據(jù)其內在的動態(tài)變化趨勢采取相應的措施，可以確保船舶交通運輸各級決策部門制定發(fā)展戰(zhàn)略和規(guī)劃的科學性、實時性。
為有效預測船舶交通流量，利用非凸低秩稀疏分解模型將交通流量數(shù)據(jù)分解成低秩和稀疏兩部分；然后采用自回歸移動平均（ autoregressive integrated moving average，ARIMA）模型分別預測低秩和稀疏部分，進而合并得到最終的船舶交通流量預測結果。最后以天津港2003-2014年船舶交通流量歷史數(shù)據(jù)為例進行模型驗證和預測分析，實驗結果表明，非凸低秩稀疏分解模型能反映船舶交通流量的季節(jié)變化規(guī)律，較灰色系統(tǒng)、神經網絡及組合預測模型能夠顯著地提高預測精度，為船舶交通流量預測提供了一種新的預測方法。
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