【摘 要】
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针对东京备忘录新检查机制难以划分可检船检查优先顺序的问题,利用主成分分析和极限学习机相结合的方法进行了可检船的选船研究。基于东京备忘录的港口国监督数据,对建立的模
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针对东京备忘录新检查机制难以划分可检船检查优先顺序的问题,利用主成分分析和极限学习机相结合的方法进行了可检船的选船研究。基于东京备忘录的港口国监督数据,对建立的模型进行实例分析,将预测结果与实际数据进行对比。研究结果表明:建立的选船模型基于主成分分析,降低了指标样本的维度和复杂度,并利用极限学习机对可检船的滞留和缺陷情况进行拟合和预测,能够在90%的准确率下减少一半的检查量,验证了模型的有效性,可为港口国监督选船提供决策支持。
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