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基于机器学习的船舶能耗智能预测方法分析
基于机器学习的船舶能耗智能预测方法分析
作者:
王凯
徐浩
黄连忠
董思邑
黄忠玺
薛羽
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
能效优化
能耗预测
机器学习
智能船舶
绿色船舶
摘要:
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.
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文献信息
篇名
基于机器学习的船舶能耗智能预测方法分析
来源期刊
船舶工程
学科
关键词
能效优化
能耗预测
机器学习
智能船舶
绿色船舶
年,卷(期)
2020,(11)
所属期刊栏目
智能船舶
研究方向
页码范围
87-93
页数
7页
分类号
U664.121.1
字数
语种
中文
DOI
10.13788/j.cnki.cbgc.2020.11.17
五维指标
传播情况
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能效优化
能耗预测
机器学习
智能船舶
绿色船舶
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
船舶工程
主办单位:
中国造船工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-6982
CN:
31-1281/U
开本:
大16开
出版地:
上海市中山南二路851号
邮发代号:
4-251
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
4527
总下载数(次)
24
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