【摘 要】
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内河航道交通流预测是保证航道通畅的重要理论根据，传统的航道交通流预测采用线性单态神经网络预测算法，当航运船舶快速聚簇，位置和速度信息参量呈非线性变化时，预测精度不好。提
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内河航道交通流预测是保证航道通畅的重要理论根据，传统的航道交通流预测采用线性单态神经网络预测算法，当航运船舶快速聚簇，位置和速度信息参量呈非线性变化时，预测精度不好。提出一种基于船舶自组织网络态势分析的内河航道交通流聚簇预测方法，构建内河航道交通态势分析信息感知模型，通过信息感知和通信定位实现聚簇信息交互，采用非线性卡尔曼方程构建船舶态势分析状态方程，得到航行拥堵程度记忆因子，逐步舍弃内河航道内的交通流历史测量信息，判断航道的拥堵程度，实现对船舶自组织态势分析和流量预测。采用Netlogo设置仿真场景进行
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