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摘要：本发明提供了一种基于支持向量机回归深度学习算法建立船舶油耗方法，包括以下步骤：获取船舶样本集；对数据进行数据清洗；对清洗后的数据进行船舶油耗影响因素分析及特征值影响分析；对数据进行模型训练。本发明有益效果：本发明利用支持向量机回归深度学习算法，给出数据获取、数据处理、影响因素选择及参数调整方案，进行船舶油耗数据预测。解决了油耗影响因素考虑不足导致油耗预测不准确；以及油耗影响数据量过多导致数据获取难度大、模型计算复杂等问题。同时该方法可根据数据情况选择建立某一类型船舶油耗模型或单一船舶的油耗模型，模型的可拓展性强。
主权项：1.基于支持向量机回归深度学习算法建立船舶油耗方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取船舶样本集，船舶样本集数据包括船舶AIS数据、船舶报文数据以及气象数据；S2、对步骤S1中的数据进行数据清洗；S3、对步骤S2清洗后的数据进行船舶油耗影响因素分析及特征值影响分析；S4、采用支持向量机回归算法对数据进行模型训练，输出预测结果。
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百度查询： 天津云遥宇航科技有限公司 上海云遥宇航气象科技有限公司 基于支持向量机回归深度学习算法建立船舶油耗方法
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