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基于人工神經網絡的實船航行主機能耗預估自學習模型

摘要:為準確預報船舶在風浪條件下的燃油消耗情況,減少船舶的能量損耗,降低船舶的營運成本,針對智能船舶航行優(yōu)化和航行節(jié)能的實際要求,利用人工神經網絡算法設計一種實船航行主機能耗預估模型。以某萬箱級集裝箱船為研究對象,參考ISO2012實船試航功率修正法,通過人工神經網絡算法學習合理的實船航行數(shù)據(jù),建立適應該集裝箱船的主機能耗預估模型。將該模型預估的數(shù)據(jù)與實船采集的數(shù)據(jù)相對比,驗證預估模型的準確性。結果表明,該能耗預估模型可提供合理的船舶航行能耗預估。

關鍵詞:
  • 能耗模型  
  • 人工神經網絡  
  • 船舶能耗管理  
  • 實船測試  
作者:
張焱飛; 李榮宗; 文逸彥; 喬繼潘
單位:
上海船舶運輸科學研究所航運技術與安全國家重點實驗室; 上海200135
刊名:
上海船舶運輸科學研究所學報

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上海船舶運輸科學研究所學報緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:31-2023/U。堅持指導性與實用性相結合的原則,創(chuàng)辦于1978年,雜志在全國同類期刊中發(fā)行數(shù)量名列前茅。