【摘 要】
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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.
【机 构】
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潍坊科技学院,山东 潍坊 262700
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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.
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