申请/专利权人：上海海事大学;上海慧舫海事科技有限公司

申请日：2023-08-03

公开（公告）日：2023-12-01

公开（公告）号：CN117150886A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F18/27;G06F18/10;G06F18/213;G06F18/214;G06N20/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.19#实质审查的生效;2023.12.01#公开

摘要：本发明涉及一种面向碳强度评级、基于机器学习算法的船速优化方法，首先利用机器学习的随机森林回归算法对历史数据中不同参数下所对应的油耗进行建模并预测出船舶油耗，在此之上再构建船舶油耗与船舶碳强度指标相应关系的算法，计算得到碳强度指标；通过两个部分的相互结合，在即时航行条件下或者计划航行状态下映射出营运船舶的碳强度指标和航速的对应关系，根据所需的碳强度指标来给出相应的船速建议。本发明针对不同的应用场景分别设计实现了基于碳强度评级的船速优化方案，满足不同的碳强度评级相关的业务需求，并且能够保证船舶船速建议的有效性和准确性。

主权项：1.一种面向碳强度评级、基于机器学习算法的船速优化方法，其特征在于，所述方法在不同场景下基于碳强度评级提供的船速优化方案，具体步骤包括：基于应用场景，采用训练好的随机森林回归算法对船舶油耗值进行预测，所述随机森林回归算法针对不同场景，分别对历史数据中不同参数与所对应油耗的关系进行建模训练；基于应用场景，计算与船舶所油耗相应的船舶碳强度指标；当前船速为基准点，上下探索不同碳强度指标下对应船舶的船速上下限。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海海事大学;上海慧舫海事科技有限公司 一种面向碳强度评级、基于机器学习算法的船速优化方法

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