1. 本选题研究的目的及意义
随着全球经济的快速发展和国际贸易的不断增长，航运业作为连接世界各地的重要纽带，其规模不断扩大。
然而，船舶在运营过程中消耗大量的燃油，不仅造成巨大的经济成本，也带来了严重的环境污染问题。
因此，准确预测船舶油耗对于提高航运经济效益、减少环境污染具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着航运智能化的发展，基于数据驱动的船舶油耗预测方法逐渐兴起，国内外学者在该领域开展了大量研究工作。
1. 国内研究现状
国内学者在船舶油耗预测领域的研究起步较晚，但近年来取得了一些进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将围绕数据驱动的船舶油耗模型展开，主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.影响船舶油耗的关键因素分析:对船舶自身因素、航行环境因素、货物装载因素和其他影响因素进行全面分析。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析和实验验证相结合的研究方法。
首先，通过查阅文献、收集数据等方式，对船舶油耗的影响因素进行全面分析，并构建数据驱动的船舶油耗预测模型。
其次，利用实际船舶航行数据对模型进行训练和测试，并根据实验结果对模型进行优化调整。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建基于多源数据的船舶油耗预测模型：综合考虑船舶自身参数、航行环境条件、货物装载情况等多源异构数据，构建更全面、准确的油耗预测模型。
2.探索深度学习方法在船舶油耗预测中的应用：将循环神经网络、长短时记忆网络、卷积神经网络等深度学习方法应用于船舶油耗预测，挖掘数据中的深层特征和非线性关系，提高模型的预测精度和泛化能力。
3.结合实际应用场景，优化模型结构和参数：根据不同的应用场景，如航线优化、航速控制等，对模型结构和参数进行优化调整，提高模型的实用性和鲁棒性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王乐,张显库,董文瀚,等. 基于机器学习算法的船舶主机燃油消耗量预测[J]. 中国航海,2021,44(04):101-107.
2. 张志荣,郭晨,李文华,等. 基于改进支持向量机的船舶航行油耗预测[J]. 中国航海,2020,43(03):93-98.
3. 李瑞,朱志宇,张健. 基于多源信息融合的船舶能效分析与油耗预测[J]. 中国造船,2021,62(01):231-240.
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