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。
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单位中国远洋海运集团有限公司; 青岛远洋船员职业学院; 交通运输学院; 重庆交通大学