聚类算法在船舶能效数据挖掘中的应用

聚类算法在船舶能效数据挖掘中的应用

论文摘要

以船舶节能减排为数据挖掘目标,以目标船一个完整航次的转速、功率、油耗量、GPS数据为基础,通过统计分布图和高斯混合模型聚类,得到了压载航次中主机的三种运行工况.采用二分K均值聚类法对整个航次各工况的数据分别进行聚类,比较得出最佳工况点,并利用其聚类点进行多项式拟合,最终得到了功率-单位海里油耗关系曲线.通过图像得出可以得出,单位海里油耗量随着主机功率的增大有增大趋势,但当功率小到一定程度,单位海里油耗量会反而增大,抛物线的最低点为该航次最佳工况下的理论最低单位海里油耗量.

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 船舶能效数据挖掘目标和方法
  • 2 应用高斯混合模型的主机运行工况聚类
  •   2.1 高斯混合模型和EM算法
  •   2.2 主机工况聚类
  • 3 应用K均值聚类的功率-海里油耗曲线拟合
  •   3.1 K均值聚类拟合曲线流程
  •   3.2 二分K均值算法原理
  •   3.3 聚类及曲线拟合
  •   3.4 结果分析
  • 4 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 高梓博,杜太利,张勇,黄连忠

    关键词: 船舶能效数据,聚类,高斯混合模型,二分均值

    来源: 武汉理工大学学报(交通科学与工程版) 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 船舶工业

    单位: 大连海事大学轮机工程学院,大连海事大学无人船协同创新研究院

    基金: 工信部高技术船舶科研计划项目(工信部联装(2014)508号),中央高校基本科研业务费专项资金(3132018306)资助

    分类号: U676.3

    页码: 286-290

    总页数: 5

    文件大小: 421K

    下载量: 213

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