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J-GLOBAL ID：201702221603678800   整理番号：17A0069603

人工ニューラルネットワークに基づく船舶燃費モデル【JST・京大機械翻訳】

Vessel Fuel Consumption Model Based on Neural Network

著者 (2件)： Ye Rui (State Key Laboratory of Ocean Engineering, Shanghai Jiao Tong University) ,  Xu Jinsong (State Key Laboratory of Ocean Engineering, Shanghai Jiao Tong University)
資料名： Chuanbo Gongcheng  (Chuanbo Gongcheng)
巻： 38  号： 3  ページ： 85-88  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2885A  ISSN： 1000-6982  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 船舶エネルギー効率管理計画(SEEMP)の実施要求に対して、燃費モデルを構築する汎用方法を求め、航行最適化に意思決定基礎を提供する。デンマークの籍客Gun輪 MS SMYRIL号を研究事例として、船舶実測データに対して分析と前処理を行い、人工ニューラルネットワークを用いて船舶の燃費と速度のブラックボックスモデルを構築した。実測データとモデル予測データの比較に基づき、確立した燃費モデルの正確性と実用性を検証し、船舶エネルギー効率運行指数(EEOI)の向上にとって重要な意義がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *燃料消費率 ,  意思決定 ,  エネルギー効率 ,  デンマーク王国 ,  *ニューラルネットワーク ,  航行 ,  前処理 ,  *船舶
準シソーラス用語： 実用性 ,  正確性 ,  モデル予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ship energy efficiency management plan ,  black box model ,  fuel consumption model ,  neural network

分類 (9件)： 顔料・塗料一般  (YJ03010F) ,  その他の材料の試験  (HB05000T) ,  顔料  (YJ03030B) ,  船舶設計  (QJ03010X) ,  航海と実務  (TD01020F) ,  フライス加工  (QC02030R) ,  船舶性能  (QJ02010Q) ,  船舶構造・材料  (QJ03020I) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  船舶 ,  燃費 ,  モデル