基于贝叶斯机器学习算法的船舶客流量估计研究

摘要

目前使用的利用历史数据统计模型估计客流量的方法因无法去除不确定性因素的影响,不仅计算量大,还使得客流量估计精度低.为解决上述问题,利用贝叶斯机器学习算法研究船舶客流量估计方法.根据决策表对影响船舶客流量分析的数据属性进行约简,确定各个影响因素的重要程度.建立客流量估计模型后,在有监督学习策略下利用贝叶斯机器学习算法确定模型参数,得到客流量估计值.与2种传统客流量估计方法的对比实验结果表明,该估计方法具有稳定计算的较高计算精度,并且估算效率也整体提升近50％,具有可靠性.