[发明专利]一种基于机器学习的在港船舶能耗预测方法

摘要

本发明提出一种基于机器学习的在港船舶能耗预测方法，具体为：收集船舶相关数据和港口相关数据，包括港口航道数据、泊位数据及船舶属性数据；船舶主机、辅机功率等相关参数的确定以及船舶类型、船舶吨级的构成和在港船舶能耗值的分布分析，确定每一艘船舶在锚地、港内航道和泊位中的能耗功率；构建预测模型，包括选择机器学习算法、模型验证方法和模型预测准确度评价指标；计算预测特征在船舶能耗预测中的重要性，改变工况，分别预测港口在不同装卸作业效率和不同船舶到港时间间隔下的在港船舶能耗值。本发明可准确地预测特定港口在未来的在港船舶能耗情况，为可再生能源在港口的应用提供决策支持，有利于实现港口的节能减排，推进绿色港口建设。