劉洋洋 衛(wèi)家駿

摘 要：準確地預(yù)測船舶能耗對實現(xiàn)航速優(yōu)化、縱傾優(yōu)化等具有重要作用。然而船舶油耗受到多種因素的影響，如航行速度、吃水、風(fēng)速、浪高等，給船舶油耗預(yù)測帶來眾多困難與挑戰(zhàn)。本文收集了在航船舶傳感器數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提取了與油耗影響有關(guān)的特征數(shù)據(jù)信息。使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）、支持向量機回歸（Support Vector Regression，SVR）、嶺回歸（Ridge）等共7種機器學(xué)習(xí)方法進行船舶油耗預(yù)測。實驗結(jié)果表明，ANN的R2值大于0.9，預(yù)測精度最高，Lasso與Ridge的預(yù)測精度最低，R2值皆小于0.5。本文提出的模型可為在航船舶實時油耗預(yù)測提供重要參考。

關(guān)鍵詞：船舶油耗預(yù)測;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);支持向量機

中圖分類號：U676.3? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? 文章編號：1006—7973（2021）05-0138-03

隨著世界人口、貿(mào)易不斷增加，人們對貨物的需求不斷增加，世界上約80%的貨物運輸是通過船舶運輸完成。根據(jù)國際海事組織（International Maritime Organization，IMO）第4次發(fā)布的研究報告，2012～2018年，航運業(yè)排放的溫室氣體從9.77億噸增加到10.76億噸，增長10.1%，航運業(yè)排放比例從原先2.76%上升至2.89%，據(jù)IMO估計，按照現(xiàn)有的趨勢發(fā)展，到2050年，CO2的排放量將比2018年提高50%。

Leifson等考慮風(fēng)浪、污底附著物對船舶航行的影響，并結(jié)合主機與螺旋槳的工況，建立了油耗預(yù)測白箱模型，并使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對模型的各個參數(shù)進行了求取。Yang等考慮到船舶實際航行中，由于風(fēng)、浪等航行環(huán)境的影響，會造成失速現(xiàn)象，為此采用了Kwon的方法進行了航速估算，建立了遠洋船舶的油耗預(yù)測模型。Yan等基于在航船舶營運數(shù)據(jù)，建立了一種BPNN的船舶能耗預(yù)測模型，并對通航環(huán)境因素與能耗的影響進行了敏感性分析，預(yù)測獲得的油耗值其精度要高于采用理論公式。Sun等為了加快ANN的預(yù)測收斂速度，利用遺傳算法對初始連接權(quán)值進行了優(yōu)化，有效提高了模型的訓(xùn)練收斂速度。Wang等在進行航速優(yōu)化時，使用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對航速、水深、風(fēng)速進行了實時預(yù)測，并使用經(jīng)驗公式獲得了阻力與航速的關(guān)系，在此基礎(chǔ)上確定了主機轉(zhuǎn)速與單位海里燃油消耗的函數(shù)關(guān)系。葉睿與殷振宇等基于一艘丹麥籍客滾輪的運營數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，提取了油耗相關(guān)的特征數(shù)據(jù)信息，并使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行油耗預(yù)測。Yan等認為不同通航環(huán)境的船舶油耗存在一定的差異，為此采用k-mean方法對航行環(huán)境數(shù)據(jù)進行聚類，并根據(jù)聚類結(jié)果，分析了長江內(nèi)河不同位置的環(huán)境因素對油耗的影響。高梓博等提出了一種高斯混合模型的聚類方法，并結(jié)合最大似然算法，對主機工況、航速等特征進行聚類，聚類結(jié)果表明油耗量與主機轉(zhuǎn)速關(guān)系并不是一一對應(yīng)，受到海況的影響較大。

綜上所述，目前主要采用單一的方法進行船舶能耗預(yù)測研究，缺乏分析、比較各個方法在能耗預(yù)測的優(yōu)劣勢。為此，本文結(jié)合機器學(xué)習(xí)常用的回歸方法，提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）、支持向量機回歸（Support Vector Regression，SVR）、嶺回歸（Ridge）、Lasso回歸、梯度提升決策樹回歸（GBR）、K最近回歸（KNN）及隨機森林（RF），共7種回歸方法進行船舶能耗預(yù)測，分析了各個方法在油耗預(yù)測的精度，以及氣象環(huán)境因素對油耗預(yù)測的影響。

1油耗數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

1.1? 船舶油耗數(shù)據(jù)采集

本文數(shù)據(jù)來源為某油輪的在航船舶實時采集數(shù)據(jù)。通過對在航船舶安裝傳感器，如GPS、計程儀、風(fēng)速風(fēng)向儀、軸功率儀、油耗儀等。這些傳感器會實時采集船舶姿態(tài)信息、主機性能狀態(tài)信息等，如經(jīng)緯度、航速、航向、吃水、主機轉(zhuǎn)速、功率等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸至船端或岸端，并將其儲存在數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)的采集過程如圖1所示。

1.2? 油耗數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)在采集的過程中，由于人為因素、設(shè)備儀器、網(wǎng)絡(luò)信號等原因，致使采集的數(shù)據(jù)包含很多錯誤數(shù)據(jù)與噪聲數(shù)據(jù)。若將這些數(shù)據(jù)直接用于后續(xù)的模型進行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，其能耗的預(yù)測值與實際值相差較大，很難反映眾多影響因素下油耗實際分布情況，因此需要對采集的能效數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理。本文根據(jù)以下原理對采集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

（1）根據(jù)領(lǐng)域知識，對于風(fēng)向、流向、船艏向、航向不在[0°，360°]范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進行刪除。

（2）由于該船舶是遠洋航行，其大部分是處于滿載和壓載航行，因此其吃水處于一定的吃水范圍內(nèi)，根據(jù)吃水范圍，將不在區(qū)間范圍內(nèi)的吃水?dāng)?shù)據(jù)刪除。

（3）根據(jù)轉(zhuǎn)速、航速的分布范圍，將航速不在[4，16]kn范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)刪除。為保證主機的工作性能，船舶在航行一段時間后，會進行沖車，由于沖車階段的各個特征數(shù)據(jù)發(fā)生急劇變化，對于沖車階段的數(shù)據(jù)需進行刪除。

經(jīng)過以上步驟，數(shù)據(jù)最開始由12951行刪除至11271行。對于前后氣象數(shù)據(jù)相差較大的數(shù)據(jù)先進行異常識別，對識別后的數(shù)據(jù)進行線性插值。

2船舶油耗預(yù)測模型構(gòu)建

船舶能耗預(yù)測模型如圖2所示，主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)集的劃分、模型性能評價。在獲得干凈數(shù)據(jù)后，通過相關(guān)性分析及結(jié)合相關(guān)領(lǐng)域知識，綜合考慮到船舶航行姿態(tài)，裝載情況、航行氣象環(huán)境等對油耗的影響，確定了航速、平吃水、縱傾、風(fēng)速、風(fēng)向、流速、流向作為模型的輸入，每天的燃油消耗量作為模型的輸出。

在獲得油耗及其相關(guān)影響特征數(shù)據(jù)集后，將數(shù)據(jù)集按照0.8：0.2的比例劃分訓(xùn)練集與測試集。在訓(xùn)練集學(xué)習(xí)過程中，根據(jù)各個特征數(shù)據(jù)分布情況，通過對訓(xùn)練集進行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，以此確定模型的參數(shù)。然而有些模型在訓(xùn)練集的學(xué)習(xí)效果好，但并不代表模型在測試集的預(yù)測效果也好，有可能出現(xiàn)過擬合與欠擬合現(xiàn)象，因此需要綜合衡量模型在訓(xùn)練集與測試集性能效果。常見的模型評價指標為均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、決定系數(shù)（R2），各個指標的計算值可通過式（1）—（4）獲得。

其中m為測試集樣本個數(shù)，為測試樣本的實際值，為測試樣本的預(yù)測值，為測試集中樣本的實際值的平均值。R2越高，意味著油耗實際值與預(yù)測值越接近，表示模型的預(yù)測精度越高。MSE、RMSE、MAE的值越低，說明油耗實際值與預(yù)測值越接近，表示模型的預(yù)測精度越高。

3 船舶油耗預(yù)測結(jié)果分析

數(shù)據(jù)在用于模型訓(xùn)練之前，先對數(shù)據(jù)進行標準化處理，使用z-score對數(shù)據(jù)進行標準化轉(zhuǎn)換。使用的工具為python3.7版本，且該版本基于anaconda 3集成開發(fā)環(huán)境。整個數(shù)據(jù)集進行20次的不同劃分，每次劃分的數(shù)據(jù)集經(jīng)過標準化處理后，然后用于模型的訓(xùn)練，對20次模型訓(xùn)練的結(jié)果進行平均作為模型的性能評價值。各個方法的訓(xùn)練集與測試集的性能指標值如表1所示。由表1可知，在測試集中ANN的R2值均高于其它6種方法，且其MSE、RMSE、MAE的值均低于其它6種方法，這說明在該7種回歸方法中，在船舶能耗預(yù)測方面，ANN的預(yù)測精度最高。與此同時，Lasso與Ridge 的R2值均低于其它6種方法，且MSE、RMSE、MAE的值均高于其它6種方法，這說明在該7種回歸方法中，在船舶能耗預(yù)測方面，Lasso與Ridge的預(yù)測精度最低。原因是由于這兩種方法在進行回歸時，對影響能耗的各個特征因素時進行線性組合，然而實際中各個影響因素之間的關(guān)系及其復(fù)雜，并不一定與油耗呈現(xiàn)簡單的線性關(guān)系，因此這兩種方法的預(yù)測精度較低。

4結(jié)論

通過對在航船舶安裝傳感器，采集能耗及相關(guān)特征數(shù)據(jù)信息，根據(jù)各個特征的數(shù)據(jù)分布規(guī)律，提出了數(shù)據(jù)清洗方法。結(jié)合機器學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)，使用ANN、SVM、RF、Lasso等共7種方法去進行船舶油耗預(yù)測，并對每種方法的預(yù)測結(jié)果進行了分析，結(jié)果顯示ANN的預(yù)測精度最高，本文所建立的模型可為實時油耗預(yù)測提供參考依據(jù)。

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