Predicting and Optimising Ship Fuel Consumption Using Data-Driven Models and a Proposed IGWO Algorithm for Speed Adjustment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As international climate policies become more stringent, accurate prediction and optimisation of fuel oil consumption (FOC) are now crucial for analysis of a ship’s navigation status, energy conservation, and reductions in greenhouse gas emissions. This study presents two approaches to FOC prediction (using real-time and time-series methods) and a framework for FOC optimisation through analysis of operational data and sailing speed adjustments for a container ship. XGBoost, an ensemble learning model, and Meta-BiLSTM, a deep learning model based on stacking theory, perform exceptionally well in FOC prediction, achieving mean squared errors of 0.04% and 0.07%, respectively. The ship’s route is optimally clustered based on meteorological data, ensuring continuity of the route within each cluster. An FOC prediction model is integrated with the proposed improved grey wolf optimiser (IGWO) algorithm to reduce FOC by adjusting the optimal sailing speed for each cluster along the route. For the ship studied here, an FOC reduction of 4.54% is achieved, equivalent to 33.14 tons. The speed optimisation method employed in this research appears to be more practical under operational conditions than alternative methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle