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申请/专利权人：震兑工业智能科技有限公司;穆振迪

摘要：本发明涉及里程与能耗的预估计算方法，具体是一种船舶续航里程与能耗的预估计算方法。本发明包括智能数据分析模块用于通过机器学习和大数据技术收集和分析船舶历史续航数据、天气条件、航行速度信息建立能耗预测模型；动态环境适应算法根据当前海洋环境变化实时调整预测模型以动态预估续航里程和能耗；以及能量优化管理系统，该系统实时监控船舶能源使用状况并根据智能数据分析模块和动态环境适应算法的预估结果自动调节船舶的行驶速度、航向和发动机输出，以优化能耗和续航里程。本发明通过精确预测和调整航行速度、航向和发动机输出，该方法能显著降低船舶的能耗。优化算法确保船舶在各种海洋和天气条件下都以最节能的方式航行。

主权项：1.一种船舶续航里程与能耗的预估计算方法，其特征在于：包括智能数据分析模块用于通过机器学习和大数据技术收集和分析船舶历史续航数据、天气条件、航行速度信息建立能耗预测模型；动态环境适应算法根据当前海洋环境变化实时调整预测模型以动态预估续航里程和能耗；以及能量优化管理系统，实时监控船舶能源使用状况并根据智能数据分析模块和动态环境适应算法的预估结果自动调节船舶的行驶速度、航向和发动机输出，以优化能耗和续航里程；所述的智能数据分析模块包括以下三个部分：P1.使用物联网设备和传感器网络在船舶上部署，实时收集综合数据，包括航行速度、发动机状态、燃料消耗、海洋天气条件；并且利用边缘计算技术预处理数据，减少传输到中心服务器的数据量，提高处理速度和效率；P2.使用深度学习算法来分析时间序列数据，捕捉复杂的模式和关系；从而实施模型优化策略，以适应特定船舶和路线的细微变化；P3.结合多种数据源，包括船舶数据、开放的天气数据、海流信息、卫星监测数据，实现全面的环境理解；并且使用数据融合技术整合不同来源和类型的数据，提供更全面和精确的能耗预测；所述的动态环境适应算法，包含环境感知模型： 其中αi和βi调整各因素的影响权重和非线性度，用于解释当前海洋环境数据，并构建自适应预测模型，根据环境感知模型的输出动态调整其参数，使用增强学习或在线机器学习方法确保模型能实时更新和适应新的环境数据；进一步通过实时反馈循环比较预测结果与实际观测结果，利用差异： 其中Pmt为预测模型结果，Omt为观测数据，优化模型；所述的能量优化管理系统中包含智能数据分析模块，采用深度学习模型其中为深度隐藏层，σ为激活函数，和为网络参数；用于分析历史能源使用数据其中Ds表示历史能源数据，γ为衰减参数；同时结合实时海洋Mot＝αmcosβmt和气象Wet＝αwsinβwt+φw数据，以及船舶当前状态Sct＝k1vt2+k2ht和预定路线，其中vt和ht分别代表航行速度和航向，进行综合分析；提供准确的能耗趋势预测其中λp和μp为调整预测结果的参数；所述的能量优化管理系统中还包含动态环境适应算法，实时监测并分析海洋环境变化，包括海流Ht＝ahsinbht+ch，风速Wt＝awcosbwt+cw，和温度Tt＝atexp-btt2+ct；其中ah，bh，ch，aw，bw，cw，at，bt，和ct为环境变量的特定系数；系统通过构建环境状态模型来综合变化，其中θ1，θ2，θ3，δh，δw，和δt为模型参数；使用实时调整预测模型的机制Padjt＝Pt·expκ·Est，其中Pt是初始预测，Padjt是调整后的预测，κ为环境影响调整系数。

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