公开(公告)号：CN107246871B

公开(公告)日：2020-03-13

申请号：CN201710407936.X

申请日：2017-06-02

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 尹建川 ,  王宁 ,  胡江强 ,  吕红光 ,  吴卫兵 ,  李连博

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明公开了一种基于ECDIS的绿色大洋航线设计方法，包括以下步骤：建立船舶的温室气体排放模型；建立船舶航线的网格区域；优化选择船舶航线和主机推进功率；显示与使用航线。本发明是事先利用样本训练神经网络，在优化确定航线时利用神经网络进行在线计算，这样大大减小了运算量，而且神经网络这种非线性拟合方式具有较高的拟合精度。这样处理可以同时满足实时性和精确性的要求。本发明在优化设计航线的同时优化每个航段的船舶主机输出功率，从而从船舶航线和主机输出功率两个方面控制船舶，以达成温室气体排放量最小的目标。本发明利用神经网络的非线性拟合功能实现对船舶温室气体排放的精确拟合，提高了运算精度。

公开(公告)号：CN107246871A

公开(公告)日：2017-10-13

申请号：CN201710407936.X

申请日：2017-06-02

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 尹建川 ,  王宁 ,  胡江强 ,  吕红光 ,  吴卫兵 ,  李连博

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明公开了一种基于ECDIS的绿色大洋航线设计方法，包括以下步骤：建立船舶的温室气体排放模型；建立船舶航线的网格区域；优化选择船舶航线和主机推进功率；显示与使用航线。本发明是事先利用样本训练神经网络，在优化确定航线时利用神经网络进行在线计算，这样大大减小了运算量，而且神经网络这种非线性拟合方式具有较高的拟合精度。这样处理可以同时满足实时性和精确性的要求。本发明在优化设计航线的同时优化每个航段的船舶主机输出功率，从而从船舶航线和主机输出功率两个方面控制船舶，以达成温室气体排放量最小的目标。本发明利用神经网络的非线性拟合功能实现对船舶温室气体排放的精确拟合，提高了运算精度。