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摘要：本发明提供一种数据驱动评估船体粗糙度对船舶主机负荷影响的方法，包括：根据轮机日志、货物积载图、AIS数据和天气海况数据集中的记录时间或报告时间，将上述不同来源的数据集进行匹配，获得多源融合数据集；采用多源融合数据集构建基于数据驱动的主机负荷预测模型，评估各模型对主机负荷的预测性能；通过设计控制变量实验，基于主机负荷预测最优的预测模型计算船体粗糙度因子，评估船体粗糙度随船体清洁天数的增加对主机负荷的影响；通过构建船体粗糙度因子与海水温度、盐度、海水流速和船舶速度的最小二乘回归方程，评估海洋环境和船舶操作条件对船体粗糙度的影响。
主权项：1.一种数据驱动评估船体粗糙度对船舶主机负荷影响的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据通过船舶自动识别系统获取的轮机日志、货物积载图、AIS数据和天气海况数据集中的记录时间或报告时间，将不同来源的数据集进行匹配，获得多源融合数据集；步骤2：根据所述多源融合数据集构建基于数据驱动的主机负荷预测模型，评估各模型对主机负荷的预测性能；步骤3：通过设计控制变量实验，基于主机负荷预测最优的预测模型计算船体粗糙度因子，评估船体粗糙度随船体清洁天数的增加对主机负荷的影响；步骤4：通过构建船体粗糙度因子与海水温度、盐度、海水流速和船舶速度的最小二乘回归方程，评估海洋环境和船舶操作条件对船体粗糙度的影响。
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百度查询： 大连海事大学 一种数据驱动评估船体粗糙度对船舶主机负荷影响的方法
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