基于大数据分析的船舶功率优化应用

为探明船舶主机油耗和优化方向,基于“COSCO Spain”和“COSCO Portugal”两船在一段时间内连续航行的实例数据,构建BP(BackPropagation)神经网络模型。运用大数据技术学习历史数据经验,抽象出主机功率—对水速度期望曲线L;随机改变主机功率到神经网络模型重新输出结果后,前后比较可评价耗油情况并确定主机功率的推荐调整策略。该方法与“等功率”航行做法相比更具有优势,可达到指导船舶管理和降本增效的目的,并提供一种新的基于数据的航运科学研究范式。

大数据在航运经营管理领域的应用研究

为全面综合掌握我国大数据在航运经营管理领域的应用情况,促进技术与产业的深度融合,文章对航运大数据应用的类型、产生和收集、分析挖掘方法、存在问题等方面进行了分析,深入研究了大数据在船舶营运监测、修造船技术改进、港口管理、航运公共管理、航运电商、智能船舶等细分领域中的应用情况,并对上述领域的进一步深入发展提出了见解,对航运界普及大数据思维、拓展应用领域、互鉴方法技术、深化应用效果、提高航运经营管理效率与效益、提升行业整体水平具有较强借鉴和指导价值。