本发明专利技术涉及一种航线能耗预报方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：构建船舶航行水域环境动力数据库，从所述船舶航行水域环境动力数据库中获取多个船舶航行水文数据，并对所述多个船舶航行水文数据进行预处理，得到预处理后的数据；将所述预处理后的数据输入预先训练完备的航线能耗预报模型中，输出每一航线的预报能耗数据。本发明专利技术通过构建的航线能耗预报模型，可以将能耗预报显示给船舶运营人员，以实现耗能优化。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及船舶节能，尤其涉及一种航线能耗预报方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、船舶能耗不仅是船舶营运的主要成本，也是污染气体排放的主要来源。日益严苛的污染物排放法规和不断高企的燃油成本给船舶营运优化和管理提出了诸多挑战。由于沿海和远洋航行环境存在巨大差异，沿海潮流呈复杂、往复性，建立沿海航行环境动力预测及航线优化具有重大意义。
2、许多学者对航行环境水动力模型进行了研究，比如侯精明基于非结构网格有限体积法建立的二维水动力模型，构建了一种基于虚拟单元法的入流边界改进方法；ahn等人基于水动力过程的物理驱动模型和基于统计理论的数据驱动模型建立物理的模型；hec-ras，sejati等人，通过求解复杂的流体动力学方程建立水动力模型，包括粒子上存在的力及其碰撞建立水动力模型，然而，涉及粒子具有局限性，且多用于研究气体和固体的流体动力学。并且数值模型也被广泛用于理解和预测潮流的流体动力学，比如booij等人将波浪模型swan与各种海洋环流模型相结合，以研究波浪-电流相互作用；haddaa等利用bp神经网络对非线性水动力导数项构建黑箱进而预报船舶水面运动；白伟伟等运用一种基于全局最优的局部加权学习算法对船舶操纵运动进行黑箱建模。
3、但是目前技术在潮流预测方面仍有一定缺陷，且针对远海并没有一套高精度的沿海潮流预测模型，因此如何建立可以根据潮流场的影响而规划航线的方法，并将能耗预报显示给船舶运营人员，来实现耗能优化，是一个亟待解决的技术问题。
技术实现思路
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p>1、有鉴于此，有必要提供一种航线能耗预报方法、装置、电子设备及存储介质，用以实现耗能优化。2、为了实现上述目的，第一方面，本专利技术提供一种航线能耗预报方法，包括：
3、构建船舶航行水域环境动力数据库；
4、从所述船舶航行水域环境动力数据库中获取多个船舶航行水文数据，并对所述多个船舶航行水文数据进行预处理，得到预处理后的数据；
5、将所述预处理后的数据输入预先训练完备的航线能耗预报模型中，输出每一航线的预报能耗数据。
6、进一步的，在构建船舶航行水域环境动力数据库之前，所述方法还包括：
7、基于地形、水文和岸线资料数据建立多目标优化函数，并确定所述多目标优化函数的闭边界条件和开边界条件；
8、基于所述闭边界条件和开边界条件确定潮流场的网格区域，并基于预设的干湿处理方法对所述网格区域中的节点进行判断处理，构建河口海岸数值模型，其中，所述河口海岸数值模型中包括天文潮汐数据。
9、进一步的，所述构建船舶航行水域环境动力数据库，包括：
10、获取所述天文潮汐数据，采用局部加密的非结构三角形网格对潮流场进行模拟计算，得到所述船舶航行水域环境动力数据库，其中，所述船舶航行水域环境动力数据库包括潮流场与船舶航行水域环境的对应关系。
11、进一步的，所述对所述多个船舶航行水文数据进行预处理，包括：
12、采用均值法对缺失的船舶航行水文数据进行填补；
13、采用统计方法中的3σ原理对船舶航行水文数据中的异常值进行处理；
14、采用person相关系数对所述多个船舶航行水文数据之间的冗余数据进行处理；
15、对所述多个船舶航行水文数据进行标准化处理，以使各个船舶航行水文数据处于同一个数量级。
16、进一步的，所述航线能耗预报模型基于多层感知机构网络进行构建，所述航线能耗预报模型的训练过程，包括：
17、选取历史船舶航行水文数据及历史船舶航行水文数据对应的能耗数据作为训练样本，使用误差逆传播算法确定所述多层感知机构网络的权值，得到训练完备的航线能耗预报模型。
18、进一步的，所述使用误差逆传播算法确定所述多层感知机构网络的权值，包括：
19、基于梯度下降法对所述多层感知机构网络进行训练，并在迭代过程中根据链式求导法则更新网络参数的学习速率，以确定每次迭代过程中网络参数的更新步长；
20、基于每次迭代过程中网络参数的更新步长确定所述多层感知机构网络的权值。
21、进一步的，所述方法还包括：
22、基于每一航线的预报能耗数据，确定最优航线路径。
23、第二方面，本专利技术还提供一种航线能耗预报装置，包括：
24、数据库构建模块，用于构建船舶航行水域环境动力数据库；
25、数据预处理模块，用于从所述船舶航行水域环境动力数据库中获取多个船舶航行水文数据，并对所述多个船舶航行水文数据进行预处理，得到预处理后的数据；
26、能耗预报模块，用于将所述预处理后的数据输入预先训练完备的航线能耗预报模型中，输出每一航线的预报能耗数据。
27、第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述航线能耗预报方法中的步骤。
28、第四方面，本专利技术还提供一种计算机存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述航线能耗预报方法中的步骤。
29、采用上述实施例的有益效果是：
30、本专利技术通过建立了可供节能航行系统调用的周期船舶航行水域环境动力数据库，可对船舶不同航行阶段的潮流场进行复演；通过从船舶航行水域环境动力数据库中获取多个船舶航行水文数据，并对多个船舶航行水文数据进行预处理，提高航线预测的准确度；更进一步的将预处理后的数据输入预先训练完备的航线能耗预报模型中，输出每一航线的预报能耗数据，可通过此预测模型为其提供节省能耗的时间窗口。对船舶航行时的能耗预测具有现实的意义，为研究船舶在不同潮期、不同位置的航行状况提供科学依据。
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【技术保护点】
1.一种航线能耗预报方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的航线能耗预报方法，其特征在于，在构建船舶航行水域环境动力数据库之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的航线能耗预报方法，其特征在于，所述构建船舶航行水域环境动力数据库，包括：
4.根据权利要求1所述的航线能耗预报方法，其特征在于，所述对所述多个船舶航行水文数据进行预处理，包括：
5.根据权利要求1所述的航线能耗预报方法，其特征在于，所述航线能耗预报模型基于多层感知机构网络进行构建，所述航线能耗预报模型的训练过程，包括：
6.根据权利要求5所述的航线能耗预报方法，其特征在于，所述使用误差逆传播算法确定所述多层感知机构网络的权值，包括：
7.根据权利要求1所述的航线能耗预报方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种航线能耗预报装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中，所述存储器，用于存储程序；所述处理器，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的所述程序，以实现上述权利要求1至7中任一项所述航线能耗预报方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机可读取的程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时，能够实现上述权利要求1至7中任一项所述航线能耗预报方法中的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种航线能耗预报方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的航线能耗预报方法，其特征在于，在构建船舶航行水域环境动力数据库之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的航线能耗预报方法，其特征在于，所述构建船舶航行水域环境动力数据库，包括：
4.根据权利要求1所述的航线能耗预报方法，其特征在于，所述对所述多个船舶航行水文数据进行预处理，包括：
5.根据权利要求1所述的航线能耗预报方法，其特征在于，所述航线能耗预报模型基于多层感知机构网络进行构建，所述航线能耗预报模型的训练过程，包括：
6.根据权利要求5所述的航线能耗预报方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：束亚清，刘之尧，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：
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