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.