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船舶交通流量的預測研究為港航工程的規劃、設計和船舶通航管理提供了基礎性依據。準確把握船舶交通流量的未來變化趨勢，并根據其內在的動態變化趨勢采取相應的措施，可以確保船舶交通運輸各級決策部門制定發展戰略和規劃的科學性、實時性。
為有效預測船舶交通流量，利用非凸低秩稀疏分解模型將交通流量數據分解成低秩和稀疏兩部分；然后采用自回歸移動平均（ autoregressive integrated moving average，ARIMA）模型分別預測低秩和稀疏部分，進而合并得到最終的船舶交通流量預測結果。最后以天津港2003-2014年船舶交通流量歷史數據為例進行模型驗證和預測分析，實驗結果表明，非凸低秩稀疏分解模型能反映船舶交通流量的季節變化規律，較灰色系統、神經網絡及組合預測模型能夠顯著地提高預測精度，為船舶交通流量預測提供了一種新的預測方法。
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