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航运业是一个高能耗的产业，近年来由于船舶运输所导致的能源消耗问题变得越来越突出，船舶的节能问题引起了各个国家的高度重视。同时，随着移动网络、云计算、物联网等新兴技术迅猛发展，全球数据呈爆炸式增长，航运大数据的收集与应用也得到大力的发展。为进一步促进船舶节能减排，创新地应用当前大数据技术的发展成果，本文进行了远洋船舶航行过程中的节能控制研究。
首先，通过对船舶全航程视角下的航运大数据的分析研究，根据传统的船舶阻力、功率模型建立出以最低营运成本与最低船舶温室气体排放(以CO2为例)为目标的船舶航速多目标优化模型，评估优化出全航程中各个航段船舶最经济节能的航速，达到最佳燃油消耗率。
其次，以航运大数据挖掘分析和BP神经网络模型预测的方法，对船舶主机油耗及其相关影响因素进行可视化展示，并预测了未来远洋船舶一段航行时间内的油耗数据。同时在油耗预测部分加入了BP神经网络预测与传统物理模型油耗预测的对比分析。融入船舶航行大数据的船舶主机油耗分析与预估船舶航行状态变化相结合，预测油耗量变化趋势明确。
最后，通过建立基于大数据的船舶节能控制决策支持系统，将多目标航速优化结果、BP神经网络油耗预测与主机油耗影响因素分析等结果直观地呈现在决策者面前，用以辅助船舶节能控制决策人员进行船舶航行管理，从而降低船舶能耗。
航运业是一个高能耗的产业，近年来由于船舶运输所导致的能源消耗问题变得越来越突出，船舶的节能问题引起了各个国家的高度重视。同时，随着移动网络、云计算、物联网等新兴技术迅猛发展，全球数据呈爆炸式增长，航运大数据的收集与应用也得到大力的发展。为进一步促进船舶节能减排，创新地应用当前大数据技术的发展成果，本文进行了远洋船舶航行过程中的节能控制研究。
首先，通过对船舶全航程视角下的航运大数据的分析研究，根据传统的船舶阻力、功率模型建立出以最低营运成本与最低船舶温室气体排放(以CO2为例)为目标的船舶航速多目标优化模型，评估优化出全航程中各个航段船舶最经济节能的航速，达到最佳燃油消耗率。
其次，以航运大数据挖掘分析和BP神经网络模型预测的方法，对船舶主机油耗及其相关影响因素进行可视化展示，并预测了未来远洋船舶一段航行时间内的油耗数据。同时在油耗预测部分加入了BP神经网络预测与传统物理模型油耗预测的对比分析。融入船舶航行大数据的船舶主机油耗分析与预估船舶航行状态变化相结合，预测油耗量变化趋势明确。
最后，通过建立基于大数据的船舶节能控制决策支持系统，将多目标航速优化结果、BP神经网络油耗预测与主机油耗影响因素分析等结果直观地呈现在决策者面前，用以辅助船舶节能控制决策人员进行船舶航行管理，从而降低船舶能耗。
首先，通过对船舶全航程视角下的航运大数据的分析研究，根据传统的船舶阻力、功率模型建立出以最低营运成本与最低船舶温室气体排放(以CO2为例)为目标的船舶航速多目标优化模型，评估优化出全航程中各个航段船舶最经济节能的航速，达到最佳燃油消耗率。
其次，以航运大数据挖掘分析和BP神经网络模型预测的方法，对船舶主机油耗及其相关影响因素进行可视化展示，并预测了未来远洋船舶一段航行时间内的油耗数据。同时在油耗预测部分加入了BP神经网络预测与传统物理模型油耗预测的对比分析。融入船舶航行大数据的船舶主机油耗分析与预估船舶航行状态变化相结合，预测油耗量变化趋势明确。
最后，通过建立基于大数据的船舶节能控制决策支持系统，将多目标航速优化结果、BP神经网络油耗预测与主机油耗影响因素分析等结果直观地呈现在决策者面前，用以辅助船舶节能控制决策人员进行船舶航行管理，从而降低船舶能耗。
航运业是一个高能耗的产业，近年来由于船舶运输所导致的能源消耗问题变得越来越突出，船舶的节能问题引起了各个国家的高度重视。同时，随着移动网络、云计算、物联网等新兴技术迅猛发展，全球数据呈爆炸式增长，航运大数据的收集与应用也得到大力的发展。为进一步促进船舶节能减排，创新地应用当前大数据技术的发展成果，本文进行了远洋船舶航行过程中的节能控制研究。
首先，通过对船舶全航程视角下的航运大数据的分析研究，根据传统的船舶阻力、功率模型建立出以最低营运成本与最低船舶温室气体排放(以CO2为例)为目标的船舶航速多目标优化模型，评估优化出全航程中各个航段船舶最经济节能的航速，达到最佳燃油消耗率。
其次，以航运大数据挖掘分析和BP神经网络模型预测的方法，对船舶主机油耗及其相关影响因素进行可视化展示，并预测了未来远洋船舶一段航行时间内的油耗数据。同时在油耗预测部分加入了BP神经网络预测与传统物理模型油耗预测的对比分析。融入船舶航行大数据的船舶主机油耗分析与预估船舶航行状态变化相结合，预测油耗量变化趋势明确。
最后，通过建立基于大数据的船舶节能控制决策支持系统，将多目标航速优化结果、BP神经网络油耗预测与主机油耗影响因素分析等结果直观地呈现在决策者面前，用以辅助船舶节能控制决策人员进行船舶航行管理，从而降低船舶能耗。