基于大数据分析的船舶功率优化应用

摘要：

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(Back Propagation)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.

关键词：大数据、船舶航速、功率优化、BP神经网络

所属期刊栏目：42

分类号：U676.3

资助基金：交通运输部“交通运输行业高层次技术人才培养项目”人教人才[2017]518号;中国远洋运输集团总公司科研项目2016-1-R-005;重庆市教委科学技术研究项目KJ1600509;重庆市科委基础研究与前沿探索项目cstc2016jcyjA0561

在线出版日期：2019-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：12-16