基于人工神经网络的实船航行主机能耗预估自学习模型

作者：张焱飞; 李荣宗; 文逸彦; 乔继潘能耗模型人工神经网络船舶能耗管理实船测试

摘要：为准确预报船舶在风浪条件下的燃油消耗情况,减少船舶的能量损耗,降低船舶的营运成本,针对智能船舶航行优化和航行节能的实际要求,利用人工神经网络算法设计一种实船航行主机能耗预估模型。以某万箱级集装箱船为研究对象,参考ISO2012实船试航功率修正法,通过人工神经网络算法学习合理的实船航行数据,建立适应该集装箱船的主机能耗预估模型。将该模型预估的数据与实船采集的数据相对比,验证预估模型的准确性。结果表明,该能耗预估模型可提供合理的船舶航行能耗预估。

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