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摘要：本发明涉及一种基于SA‑LSTM模型的船舶油耗和碳强度等级预测方法，包括以下步骤：采集船舶的多源异构时空数据，并进行预处理，得到在时间和空间上匹配和融合的多源数据；基于所述多源数据进行特征提取，计算不同特征与船舶油耗之间的相关系数，并根据相关系数选取关键特征作为输入序列；将所述输入序列输入预先构建好的SA‑LSTM模型中，预测船舶油耗数据；基于所述船舶油耗数据，计算船舶碳强度并进一步计算得到碳强度等级。与现有技术相比，本发明具有提升船舶碳强度及其评级预测的准确性等优点。
主权项：1.一种基于SA-LSTM模型的船舶油耗和碳强度等级预测方法，其特征在于，包括以下步骤：实时采集船舶的多源异构时空数据，并进行预处理，得到在时间和空间上匹配和融合的多源数据；基于所述多源数据进行特征提取，计算不同特征与船舶油耗之间的相关系数，并根据相关系数选取关键特征作为输入序列；将所述输入序列输入预先构建好的基于SA-LSTM的船舶油耗预测模型中，预测船舶油耗数据；基于所述船舶油耗数据，计算船舶碳强度并进一步计算得到碳强度等级。
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百度查询： 上海海事大学 基于SA-LSTM模型的船舶油耗和碳强度等级预测方法
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