船舶通信网络承载着船舶通信、导航、内部系统控制等关键功能，通信网络的质量直接决定了船舶的工作状态，由于船舶通信受到海上恶劣的气象条件影响，网络的时延、数据丢包等问题一直是行业内的研究热点。支持向量机是一种较为先进的数据整理和分类技术，本文结合最小二乘法与支持向量机技术，建立了船舶通信网络的丢包率预计模型，结合NS2软件进行了通信网络的丢包率预测，并获得了与实际测量数据较为接近的预测效果。
The ship communication network carries the key functions of ship communication, navigation, internal system control and so on. The quality of the communication network directly determines the working state of the ship. Because the ship communication is affected by the bad weather conditions at sea, the problems such as time delay and data packet loss of the ship network have always been the research hotspot in the industry. Support vector machine is an advanced data sorting and classification technology. In this paper, combined with the least square method and support vector machine technology, the packet loss rate prediction model of ship communication network is established. Combined with NS2 software, the packet loss rate prediction of communication network is carried out, and the prediction effect is close to the actual measured data.
2022,44(10): 139-142 收稿日期：2021-11-14
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2022.10.029
分类号：U612.24
基金项目：河南省科技厅软科学研究项目（162400410366）
作者简介：赵娜 (1981-)，女，讲师，研究方向为应用数学
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