基于机器学习算法的舰船复杂物联网流量预测研究

• 作者: 栾学德
• 来源期刊: 舰船科学技术
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习算法 舰船 物联网 流量预测 误差 流量特征
• 年，卷（期）: 2021,（24）
• 所属期刊栏目: 电子信息
• 页码范围: 145-147
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3404/j.issn.1672–7649.2021.12A.049

摘要

为了减小舰船复杂物联网流量预测误差,提出基于机器学习算法的舰船复杂物联网流量预测研究.设计自回归谱估计模型与全局偏移特征函数,分别提取流量局部、全局偏移特征;采用机器学习算法,建立预测函数,实现舰船复杂物联网流量预测.获取舰船复杂物联网流量数据集,将数据集划分为测试集与实验集两部分,结果表明:研究方法预测结果与舰船复杂物联流量实际值的均方误差值在0～0.2,小于0.25,明显减小了预测误差.