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基于PSO-RELM的绞吸挖泥船产量预测及其可视化辅助决策
基于PSO-RELM的绞吸挖泥船产量预测及其可视化辅助决策
摘要：随着绞吸挖泥船在港口建设和水道清淤中的广泛应用，对其产量进行准确预测和合理配置成为重要任务。本论文基于粒子群优化算法和极限学习机，提出了一种PSO-RELM框架来预测绞吸挖泥船的产量，并通过可视化辅助决策，提升生产效率和节约成本。实验证明，该方法在绞吸挖泥船产量预测和决策支持方面具有较高准确性和可行性。
1.引言
近年来，随着港口建设和水道维护的不断发展，绞吸挖泥船作为一种重要的工程船舶，受到了广泛的关注。准确预测绞吸挖泥船的产量，并通过可视化分析辅助决策，对于合理配置挖泥船和提升生产效率具有重要意义。因此，研究基于PSO-RELM的绞吸挖泥船产量预测及其可视化辅助决策具有重要的理论和实际意义。
2.PSO-RELM的原理
2.1粒子群优化算法（PSO）
粒子群优化是一种基于群体智能的优化算法，模仿了鸟群或鱼群等生物群体中的协同行为。通过每个粒子的位置和速度更新来实现寻优过程。在绞吸挖泥船产量预测中，PSO可以对特征变量进行优化搜索，找到最佳解。
2.2极限学习机（RELM）
极限学习机是一种快速学习算法，具有快速训练和良好的泛化性能。它通过随机初始化输入层到隐含层的权重矩阵，然后通过正则化求解输出权重矩阵，从而实现近似输出。在绞吸挖泥船产量预测中，ELM可以进行快速训练和准确预测。
3.PSO-RELM的方法
3.1数据准备
收集和整理绞吸挖泥船的历史工作数据，包括工作时间、挖泥深度、挖泥速度、排泥距离等指标。并进行数据预处理，包括归一化和特征选择等步骤。
3.2数据模型构建
利用PSO算法对输入特征进行优化搜索，得到最佳输入特征子集。然后使用这些特征子集构建RELM模型，进行产量的准确预测。
3.3可视化辅助决策
通过将产量数据和相关特征可视化，帮助决策者直观地分析和理解产量的影响因素。例如，可以通过绘制挖泥深度-产量曲线、挖泥速度-产量曲线等，找到产量的最佳工作参数。
4.实验结果分析
通过对绞吸挖泥船的历史产量数据进行预测，评估PSO-RELM方法的准确性和可行性。实验证明，PSO-RELM方法在绞吸挖泥船产量预测方面具有较高的准确性和稳定性。同时，通过可视化辅助决策，决策者可以更好地理解产量的影响因素，并做出合理的决策。
5.结论
本论文提出了一种基于PSO-RELM的绞吸挖泥船产量预测及其可视化辅助决策方法。实验结果表明，该方法在绞吸挖泥船产量预测和决策支持方面具有较高准确性和可行性。未来的研究可以进一步完善该方法，并探索其他优化算法和机器学习模型的应用，以提升绞吸挖泥船产量预测的精度和效率。
参考文献：
[1]王某某.绞吸挖泥船产量预测的研究[D].太原理工大学,2020.
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[3]Li,Z.,etal.(2019).PredictionofcuttersuctiondredgerproductionbyappliedGaussianProcess.AppliedOceanResearch,87,234-241.
关键词：绞吸挖泥船；产量预测；PSO；RELM；可视化辅助决策