基于机器学习的船舶能耗智能预测方法分析

船舶能耗智能预测是实现船舶能效智能评估与优化决策的基础和前提,大数据、人工智能和机器学习等新兴技术促进了船舶能耗预测方法的不断发展。为分析不同基于机器学习的船舶能耗预测算法的预测精度和效果,对不同预测算法进行实例验证分析。结合船舶油耗及其影响因素实船采集数据,采用不同机器学习算法对船舶能耗进行预测分析,验证各算法的特点和优势,为选择合适的船舶能耗预测算法提供参考。

湘桂运河适用船型推荐

针对湘桂运河建设规划方案,采用约束多目标优化法作为船型推荐方法,利用航道等级和《内河过闸运输船舶标准船型主尺度系列》的相关规定,确定湘桂运河可选船型的主尺度系列。根据湘桂两地的货类、货物运输需求及发展趋势,确定适用于湘桂运河的船舶种类,即干散货船、集装箱船和滚装货船。利用经济性论证方法,通过建造成本、航线和年运费收入、营业成本、现金流量、投资回收期、财务净现值等指标,比较满足条件的各船型,选择经济性最佳者作为湘桂运河的适用船型。