典型文献
基于BP神经网络的船舶气象航线决策系统
文献摘要：
[目的]为应对国际燃油价格波动和降低温室气体排放的需求,提出一种基于BP神经网络的船舶气象航线决策系统,在考虑经济和环境因素的情况下提高船舶运营效率.[方法]首先,从航海日志和午报等提取船速、转速、平均吃水、吃水差、船上货物重量、风和海浪的影响等7种运营数据,通过BP神经网络方法预测船舶燃油消耗量;然后,提出基于改进Dijkstra算法的船舶气象航线决策系统,并利用该系统获得船舶最优航线.最后,对12335 t多用途船营口至仁川的航线进行仿真分析.[结果]利用BP神经网络方法预测的燃油消耗量与实测值的拟合优度为79.97％,表明预测效果较好;通过决策系统获得了该船在15和17 kn航速下的气象航线.[结论]基于BP神经网络的船舶气象航线决策系统获得的船舶航线更准确、可靠,有助于减少船舶的燃油消耗量和CO2排放量,为船东和海事管理部门提供技术支持.
文献关键词：
气象航线;燃油消耗量预测;人工神经网络;多元回归分析;决策系统
中图分类号：
作者姓名：
张大恒;张英俊;张闯
作者机构：
大连海事大学航海学院,辽宁大连 116026;大连海洋大学航海与船舶工程学院,辽宁大连 116023
文献出处：
引用格式：
[1]张大恒;张英俊;张闯-.基于BP神经网络的船舶气象航线决策系统)[J].中国舰船研究,2022(04):98-106
A类：
气象航线,燃油消耗量预测
B类：
决策系统,油价格,价格波动,温室气体排放,船舶运营,运营效率,航海日志,船速,吃水,船上,上货,货物,海浪,运营数据,神经网络方法,Dijkstra,多用途船,营口,仁川,实测值,拟合优度,kn,航速,船舶航线,船东,海事管理,人工神经网络,多元回归分析
AB值：
0.280331
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