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ABSTRACT Due to the outstanding strength of advanced machine-learning techniques, they have become increasingly common in predictive studies in recent years, particularly in predicting ship energy performance. In constructing predictive models, prior studies have mostly employed vessels’ technical parameters to establish machine-learning algorithms. To bridge this research gap and enable wider applications, this paper presents the design of a multilayer perceptron artificial neural network (MLP ANN) as a machine-learning technique to estimate ship fuel consumption. We utilized the real operational data from 100–143 container ships to estimate fuel consumption for five different container ships grouped by size. We compared the performance of two ANN models and two multiple-regression models. Four input parameters (sailing time, speed, cargo weight, and capacity) were included in the first ANN and the first regression model, while the other two models only consider two inputs from physical function. The mean absolute percentage error of the ANN models with four inputs was the smallest and less than those in extended statistical models, demonstrating the MLP’s superiority over the statistical model. The MLP ANN model can thus be applied to confirm the effectiveness of the slow-steaming method for achieving energy efficiency. 相似文献
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分析客票预售期的影响因素,揭示其与客票预售期之间的关联规律,提出科学确定铁路客票预售期的系统解决方案和适用方法体系。初步建立预售期优化的模糊模型结构,给出利用计算机软件技术开发多种类、多层次、不同详细程度(多粒度)信息环境下的客票预售期动态优化软件的建议,可为复杂环境下铁路客票预售期的动态优化提供决策支持。 相似文献
43.
栾娈 《青岛远洋船员学院学报》2011,32(1):76-78,82
介绍了合作学习理论和大学新生的英语学习特点,并结合自身的教学实践探讨了如何运用合作学习理论进行英语教学,以使新生尽快适应大学英语的教学方式,提高自主学习能力和英语运用能力。 相似文献
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为对舰艇环境下的导弹武器可能受到的电磁干扰进行有效预测,以使导弹在设计阶段能够充分考虑到电磁兼容性问题。从阐述电磁干扰发生的必备要素出发,分析了现代舰艇电磁环境特点,及电磁干扰对舰载导弹武器的影响;给出了基于电磁干扰发生必备要素的干扰预测模型;对电磁干扰进行了分析预测,给出了测算的步骤和对结果的分析方法。对导弹武器在舰艇环境下的电磁兼容性预测作了初步的探讨,为后续预测工作的深入提供了一定的判断依据。 相似文献
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研究了计人冷却液时汽缸套穴蚀计算的模型;探讨了在任意力作用下的动力响应计算中,用杜哈曼积分求解解耦方程的问题,以12V180和16V240柴油机为例,按不同约束情况进行了振动计算和分析。 相似文献