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基于随机非平稳和长短时记忆网络的泊位混合预测
基于随机非平稳和长短时记忆网络的泊位混合预测
摘要：泊位混合预测在港口和航运领域中具有重要的应用价值。然而，由于泊位数据的非平稳性和随机性，传统的预测方法难以取得较好的效果。为了解决这一问题，本文提出了一种基于随机非平稳和长短时记忆网络的泊位混合预测方法。首先，通过对泊位数据进行分析，发现其存在非平稳性和随机性特征。然后，利用随机非平稳模型对泊位数据的趋势进行建模，将趋势分量从原始数据中减去得到的残差数据。最后，利用长短时记忆网络对残差数据进行建模，预测出未来的泊位需求。实验结果表明，所提出的方法在泊位混合预测中取得了较好的效果。
关键词：泊位混合预测、非平稳性、随机性、长短时记忆网络
引言：
在港口和航运领域中，准确预测泊位需求对于提高港口效率和船只调度非常重要。然而，由于不确定的因素较多，泊位需求具有较大的非平稳性和随机性。传统预测方法如回归分析和时间序列分析等往往难以有效预测这种复杂情况下的泊位需求。因此，开发一种基于随机非平稳和长短时记忆网络的泊位混合预测方法具有重要的实际意义。
方法：
1.数据分析
首先，对泊位数据进行分析，探索其特征。通过绘制泊位数据的趋势图和自相关图等图表，可以发现泊位数据存在明显的非平稳性和随机性特征。
2.随机非平稳建模
非平稳数据具有不固定的平均值和方差，因此需要对泊位数据的趋势进行建模。在本文中，选择随机非平稳模型，对泊位数据的趋势进行拟合。随机非平稳模型可以灵活地捕捉泊位数据的非平稳性特征，并将其分解为趋势、周期和残差三个部分。
3.长短时记忆网络建模
利用随机非平稳模型对泊位数据的趋势进行拟合后，可以得到趋势分量。将趋势分量从原始数据中减去，得到残差数据。残差数据具有较小的非平稳性和随机性，适合应用长短时记忆网络进行建模和预测。
4.泊位混合预测
将残差数据输入到长短时记忆网络中，利用网络的记忆能力和非线性拟合能力对残差数据进行建模。最终，利用所建模型预测出未来的泊位需求。
结果与讨论：
本文采用了某港口的真实泊位数据进行实验。实验结果表明，所提出的基于随机非平稳和长短时记忆网络的泊位混合预测方法在准确性和稳定性上优于传统的预测方法。与传统方法相比，所提出的方法能够更好地预测泊位需求，提高港口效率和船只调度的准确性。
结论：
本文提出了一种基于随机非平稳和长短时记忆网络的泊位混合预测方法，通过对泊位数据的分析，利用随机非平稳模型对泊位数据的趋势进行建模，再通过长短时记忆网络对残差数据进行建模，实现了泊位需求的精确预测。实验结果表明，所提出的方法在泊位混合预测中具有较好的效果，为港口和航运领域提供了一种新的预测思路。
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