一种船舶CO2排放量预测方法技术

本发明专利技术属于机器学习技术领域，公开了一种船舶CO<subgt;2</subgt;排放量预测方法，包括以下7个步骤：数据采集与记录、数据清洗与预处理、数据对齐、机器学习模型构建、迁移学习与模型适应、模型验证与评估、模型迭代与优化。本发明专利技术根据实测数据通过机器学习构建单艘船的CO<subgt;2</subgt;排放量预测模型，并将此模型作为预训练模型，能够提高CO<subgt;2</subgt;排放量预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于机器学习，具体涉及一种采用机器学习算法及实测数据建模的船舶co2排放量预测方法。

技术介绍

1、在经济全球化的环境中，航运业扮演着至关重要的角色，作为世界各国间贸易和交流的主要交通工具之一，船舶不仅承载着货物，更是连接着不同国家与地区的纽带。然而，随着航运业的迅猛发展，船舶碳排放问题逐渐成为全球关注的焦点。船舶的运输活动不可避免地伴随着大量的碳排放，co2作为主要的温室气体之一，不仅对气候变化产生直接影响，还对海洋生态系统和人类健康构成威胁。然而，要实现船舶碳排放的有效管控和减少，仍然面临着诸多挑战。当前船舶碳排放的监测手段存在着局限性，常规的统计模型往往难以准确预测船舶的排放水平，且受限于数据质量和时效性。机器学习算法作为一种强大的数据分析工具，已经在各个领域展现出了惊人的应用前景。机器学习算法以其自适应性、处理能力和智能化等特点，为船舶碳排放预测带来了新的可能性。其能够有效处理复杂数据结构、自动发现模式，并实现精准预测，有望为航运业的环境保护和可持续发展提供重要支持。因此，有必要提出一种新的方法，通过结合机器学习算法和实测数据，建立起高效本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种船舶CO2排放量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的船舶CO2排放量预测方法，其特征在于，所述S2数据清洗与预处理步骤中，异常值的处理包括但不限于删除、替换为正常值或采用插值法估算。

3.根据权利要求1或2所述的船舶CO2排放量预测方法，其特征在于，所述S4机器学习模型构建步骤中，还包括对神经网络结构和训练参数的优化调整，以提高模型的学习能力和泛化能力。

4.根据权利要求1所述的船舶CO2排放量预测方法，其特征在于，所述S5迁移学习与模型适应步骤中，还包括对新数据集进行必要的预处理，以确保其格式与预训练模型兼容，并监控...

【技术特征摘要】

1.一种船舶co2排放量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的船舶co2排放量预测方法，其特征在于，所述s2数据清洗与预处理步骤中，异常值的处理包括但不限于删除、替换为正常值或采用插值法估算。

3.根据权利要求1或2所述的船舶co2排放量预测方法，其特征在于，所述s4机器学习模型构建步骤中，还包括对神经网络结构和训练参数的优化调整，以提高模型的学习能力和泛化能力。

<...

【专利技术属性】
技术研发人员：张允华，王潇迪，李悦，崔昊天，刘杰，王人洁，张永林，吴睿，李明君，杨道源，
申请(专利权)人：交通运输部规划研究院，
类型：发明
国别省市：