运用时间序列分析方法,如 ARIMA 模型,对历史油耗数据进行建模。分析历史数据的趋势、季节性和周期性变化规律,结合船舶未来的运营计划,如航行路线、载货量、航速安排等因素,对模型进行参数调整和预测。还可以采用机器学习算法,如支持向量机回归、神经网络等,将历史油耗数据以及与之相关的影响因素数据(如航速、载货量、季节、海况等)作为训练样本,训练模型使其学习到数据之间的关系,然后利用训练好的模型预测未来不同运营条件下的船舶能耗,为船舶运营管理提供决策依据。
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