港口水域船舶异常能耗云数据挖掘

• 作者: 李莹
• 来源期刊: 舰船科学技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 港口水域船舶 异常能耗 云数据挖掘 聚类算法 贝叶斯分类器
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 水声电子
• 页码范围: 143-146
• 页数: 4页
• 分类号: U675
• 语种: 中文
• DOI: 10.3404/j.issn.1672-7649.2022.03.028

摘要

以港口水域船舶的节能减排为目标,研究港口水域船舶异常能耗云数据挖掘方法.采集港口水域船舶的AIS云数据,删除与船舶能耗无关以及异常数据,利用K-means聚类算法对船舶能耗相关船舶主机转速以及船舶主机功率等数据进行聚类,输出船舶不同运行工况的能耗.利用贝叶斯分类器依据聚类结果识别港口水域船舶能耗云数据是否为异常数据,完成港口水域船舶异常能耗云数据挖掘.实验结果表明,该方法的船舶异常能耗数据挖掘精度高,为船舶的节能减排提供依据.