文章标题：基于改进BP神经网络的船舶油耗预测方法研究

文章作者：吴泽颖, 赵强, 胡智辉, 王敬钰
关 键 字：BP神经网络;核主成分分析;遗传算法;船舶油耗;预测模型
文章摘要：为精确预估船舶油耗，推动航运业向绿色低碳转型，提出一种基于改进BP神经网络的船舶油耗预测方法。通过对原始航行数据进行预处理，去除噪声、偏差和异常值；利用核主成分分析法将数据中的10个原始变量降维为5个主成分，减少数据维度；采用遗传算法优化BP神经网络，建立高精度的船舶油耗模型。以1艘液化石油天然气运输船为研究对象，实验结果表明，优化后的BP神经网络油耗模型在预测性能方面获得较大提升，训练集和验证集的均方根误差分别降低了0.1122和0.1068，决定系数提高1.58%。该研究成果能够为船舶节能减排提供可靠的决策支持。