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为对船舶航行安全状况进行有效预测,利用支持向量回归(support vector regression, SVR)算法构建船舶航行安全评估模型。在分析影响船舶航行安全的因素的基础上,对船舶历史数据进行预处理后将其作为模型训练和测试的样本数据。实验结果表明:该模型评估准确度可达99.6%以上;在同一样本数据条件下,模型的评估准确度和稳定性均优于基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)构建的模型。模型的评估结果为水上交通管理部门的监管提供参考。 相似文献
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