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摘要
为准确预测感潮河段船舶交通流，提出一种复合潮汐信息的感潮河段船舶交通流滚动预测模型。选择多变量非线性核函数灰色预测模型KGM(1,N)作为基础模型，并将潮汐信息作为右端项核函数输入信息；针对KGM(1,N)模型存在的不足，采用插值系数法进行背景值优化；运用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法确定核函数所需的高斯核参数、修正参数和最优背景值系数；在输入数据有限的情况下，采用实时滚动预测方法，保证模型充分利用新信息。经上海港南槽航道九段警戒区上游的船舶交通流实例验证，所提出的模型具有较高的预测精度。
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