一种商船航速优化方法与流程

1.本发明涉及船舶航运领域，尤其涉及一种商船航速优化方法。


背景技术：

2.根据中国船级社(china classification society，ccs)于2015年发布的《智能船舶规范》中对于航速优化的要求：
3.(1)能根据航次计划、燃料消耗、综合经济效益分析等，提供基于不同目标的航速优化方案。
4.(2)航速优化分析应依据船舶航行数据，结合航次计划、航线特点、船舶效率、燃料消耗评估及航行成本核算分析等结果，形成航速优化方案。
5.进行航速优化需要综合考虑船舶航期、船舶总油耗量、航次综合经济效益，因此在进行航速优化之前需要在考虑众多相关因素的基础上建立模型，一般为船舶油耗量计算模型，然后选择合适的方式对给定范围的船舶航速进行优化，得到最优的航速规划方案。目前对航速进行优化的目的主要是提高船舶能效，减少船舶燃油消耗，以实船观测数据为基础，通过分析船舶航速、海况数据等与船舶油耗的关系建立船舶油耗预测模型，并在此基础上建立船舶总油耗量计算模型。但目前现有的技术中，普遍存在预测效果差的问题。
6.鉴于此，为克服上述技术缺陷，提供一种商船航速优化方法成为本领域亟待解决的问题。


技术实现要素：

7.本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种商船航速优化方法，能够基于不同的优化目标对商船航速进行优化，航速优化结果更加准确可靠。
8.为解决以上技术问题，本发明的技术方案为：一种商船航速优化方法，其不同之处在于，包括以下步骤：
9.步骤1：获取商船的实船监测数据、航期数据、气象数据和航线数据；
10.步骤2：分别建立有气象数据和无气象数据时的主机转速与船舶航速的关系模型；
11.步骤3：分别建立有气象数据和无气象数据时的油耗预测模型；
12.步骤4：根据航期数据、气象数据对航线数据进行处理，得到航段数据；
13.步骤5：将航段数据应用到所述步骤2中的主机转速与船舶航速的关系模型和所述步骤3 中的油耗预测模型中；
14.步骤6：结合航速规划范围和气象数据，建立商船单航次总油耗模型；
15.步骤7：根据不同优化目标对航速进行优化，得到最佳优化方案。
16.按以上技术方案，所述步骤4中，航线数据的处理步骤包括曲率计算、基础航段划分和基础航段合并。
17.按以上技术方案，所述曲率计算的过程如下：
18.(1)取三个连续的坐标点(x1,y1)，(x2,y2)，(x3,y3)，然后计算三个点的中间点(x2,
y2)处的曲率；
19.所取出的三个连续坐标点可以确定一条曲线，将该曲线表示成参数方程的形式，对于曲线参数t有式(3
‑
1)。
[0020][0021]
(2)使用两段矢量的长度作为曲线参数t的取值范围，见式(3
‑
2)所示
[0022][0023]
(3)由于曲线由所取三个坐标点确定，因而曲线的参数方程满足的条件见式(3
‑
3)所示。
[0024][0025]
结合式(3
‑
1)，则有式(3
‑
4)、(3
‑
5)：
[0026][0027][0028]
将式(3
‑
4)、(3
‑
5)写成矩阵形式，见式(3
‑
6)、(3
‑
7)所示：
[0029][0030][0031]
(4)将上述矩阵(3
‑
6)，(3
‑
7)简写为式(3
‑
8)。
[0032][0033]
x、y、m均已知，由此可求曲线参数方程的参数为式(3
‑
9)：
[0034][0035]
(5)曲线曲率的计算公式见式(3
‑
10)所示：
[0036][0037]
由式(3
‑
1)可知，x，y关于t的一阶导数、二阶导数分别为式(3
‑
11)、(3
‑
12)、(3
‑
13)、(3
‑
14) 所示
[0038][0039][0040][0041][0042]
将式(3
‑
11)、(3
‑
12)、(3
‑
13)、(3
‑
14)代入式(3
‑
10)中可得曲线曲率，即坐标点(x2,y2)处的曲率见式(3
‑
15)所示：
[0043][0044]
按以上技术方案，所述基础航段划分过程中，单个基础航段的船舶航向偏移角度小于3
°
，且航行时间小于1天。
[0045]
按以上技术方案，在无气象数据的情况下，设船舶阻力r＝k1v
ω
，其中ω的大小和船舶航速v相关，可假设：ω＝k2log
10
v，或者假设在不同的航速段值不同，建模时可以分航速段进行多次建模；
[0046]
则船舶航行时所受阻力为：
[0047][0048]
推力是螺旋桨将传动装置传递过来的由船舶主机产生的转动动力转化而来；
[0049]
t＝k
t
ρd4i2n
e2
[0050]
其中t为推力；n
e
为主机转速(r/min)；i为主机转速与螺旋桨转速之间的比值，若船舶传动装置为间接传动，则i为连接柴油机与轴系的减速齿轮箱的减速比，若船舶传动装置为直接传动，则i＝1；ρ为水的密度；d为螺旋桨直径；k
t
为螺旋桨推力系数；
[0051]
推力t与主机转速n
e
的平方成正比，即主机转速n
e
越大，推力t越大；则：
[0052]
t＝k3n
e2
[0053]
当船舶匀速行驶时，船舶所受阻力与推力相等，即r＝t，则有：
[0054][0055]
对上式两边取对数，并合并常数项可得：
[0056]
log
10
n
e
＝α1 β1(log
10
v)2[0057]
上式即为无气象数据条件下的主机转速与船舶航速的关系模型。
[0058]
在有气象数据的情况下，以实船数据为基础，采用svr算法模型来建立主机转速与
船舶航速的关系模型，建立输入变量为气象数据和船舶航速，输出变量为主机转速的黑盒预测模型。
[0059]
按以上技术方案，在无气象数据的情况下，油耗和主机转速之间的关系模型如下：
[0060]
c＝β1n
e
β2n
e2
β3n
e3
[0061]
式中，c为主机油耗，n
e
为主机转速；
[0062]
在模型训练时采用分桶回归的方式：首先，将实测数据根据吃水数据分为满载和空载的情况将数据进行分桶，然后将每个桶中的实测数据分别进行模型训练，可得出不同吃水数据情况下的模型参数，从而建立无气象数据油耗预测模型。
[0063]
在有气象数据情况下，采用gbdt算法模型来建立有气象数据油耗预测模型，建立输入变量为气象数据、主机转速和船舶吃水，输出变量为船舶油耗量的黑盒预测模型。
[0064]
按以上技术方案，所述商船单航次总油耗模型具体如下：
[0065]
在计算商船单航次总油耗时是以由基础航段合并后的合并航段作为主机转速规划的最小规划单元，因此商船单航次总油耗如下：
[0066][0067]
式中，f
total
为商船单航次总油耗；m为合并航段个数；f
route_segment
(d,n
i
)为第i个合并航段的油耗；n
i
为第i个合并航段的规划主机转速；d为船舶吃水；
[0068]
每个合并航段是由若干个基础航段合并而成，所以单个合并航段的油耗如下：
[0069][0070]
式中，f
route_segment
(d,n)为合并航段的油耗；n为合并航段中所包含基础航段的个数；n为主机转速；
[0071]
则商船单航次总油耗如下：
[0072][0073]
按以上技术方案，采用基于dfs的优化方式对各个合并航段的船舶航速进行优化计算，最终得到不同优化目标下的最佳船舶航速规划。
[0074]
一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序在被处理器执行时用于实现如上述技术方案中所述的方法。
[0075]
一种电子设备，包括：
[0076]
一个或多个处理器；
[0077]
存储器，其上存储有一个或多个程序，所述一个或多个程序在被所述一个或多个处理器执行时用于实现如上述技术方案中所述的方法。
[0078]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：能够基于不同的优化目标对船舶航速进行优化的航速优化方案，且针对两种应用场景：有气象数据和无气象数据，分别建立模型，使得航速优化结果更加准确可靠。
附图说明
[0079]
图1为本发明实施例的船舶阻力与船舶航速、吃水的关系示意图；
[0080]
图2为本发明实施例的svm、svr示意图；
[0081]
图3为本发明实施例的svr回归示意图；
[0082]
图4为本发明实施例的主机转速与船舶航速关系模型框架示意图；
[0083]
图5为本发明实施例的主机转速与船舶油耗散点示意图；
[0084]
图6为本发明实施例的油耗预测模型框架示意图；
[0085]
图7为本发明实施例的流程示意图。
具体实施方式
[0086]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0087]
在下文中，将参考附图来更好地理解本发明的许多方面。附图中的部件未必按照比例绘制，重点在于清楚地说明本发明的部件。此外，在附图中的若干视图中，相同的附图标记指示相对应零件。
[0088]
如本文所用的词语“示例性”或“说明性”表示用作示例、例子或说明。在本文中描述为“示例性”或“说明性”的任何实施方式未必理解为相对于其它实施方式是优选的或有利的。下文所描述的所有实施方式是示例性实施方式，提供这些示例性实施方式是为了使得本领域技术人员做出和使用本公开的实施例并且预期并不限制本公开的范围，本公开的范围由权利要求限定。在其它实施方式中，详细地描述了熟知的特征和方法以便不混淆本发明。出于本文描述的目的，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“竖直”、“水平”和其衍生词将与如图1定向的发明有关。而且，并无意图受到前文的技术领域、背景技术、发明内容或下文的详细描述中给出的任何明示或暗示的理论限制。还应了解在附图中示出和在下文的说明书中描述的具体装置和过程是在所附权利要求中限定的发明构思的简单示例性实施例。因此，与本文所公开的实施例相关的具体尺寸和其他物理特征不应被理解为限制性的，除非权利要求书另作明确地陈述。
[0089]
请参考图1至图7，本发明针对两种应用场景：有气象数据和无气象数据，分别建立模型。在无气象数据的情况下，通过分析主机转速与船舶航速之间的关系，将实船数据(本发明中为商船)作为训练数据，建立由船舶航速预测主机转速的主机转速
‑
船舶航速模型；以实船数据作为分析基础，分析主机转速与船舶油耗量之间的关系，并针对船舶吃水数据采用分桶回归的方式建立船舶油耗预测模型。在有气象数据情况下，以实船数据为基础，选择svr 算法模型，建立输入变量为气象数据和船舶航速，输出变量为主机转速的黑盒预测模型；以实船数据为基础，选择gbdt算法模型，建立输入变量为气象数据、主机转速和船舶吃水，输出变量为船舶油耗量的黑盒预测模型。然后制定航线处理方案，在上述基础上可建立船舶航次油耗量计算模型，然后可根据不同的优化目标对商船航速进行优化，从而获得不同目标下的最佳的商船航速规划方案。
[0090]
本发明实施例中，1、主机转速
‑
船舶航速模型建立
[0091]
(1)无气象数据主机转速
‑
船舶航速模型
[0092]
船舶航行是通过船舶推动装置产生的推力来克服船舶在航行时受到的阻力实现的。船舶阻力由基本阻力和附加阻力组成。其中基本阻力主要和航速相关，包括摩擦阻力、兴波阻力和黏性阻力，航速越高，基本阻力占比越大。附加阻力与海况、船体污底、船型、载
重以及航道等因素相关，占比较小。
[0093]
对于给定船型，船舶航行所受阻力的大小与船舶吃水、船速相关。如图1为不同吃水时，船舶所受阻力与船舶航速之间的关系图，由图1可知，当船舶吃水一定时，船速增加，船舶阻力也增大；当船速一定时，船舶吃水增加，船舶阻力也增大。而且从图上船舶阻力的变化趋势上可以看出，当船舶采用低速航行，船舶阻力与船速之间存在线性关系；当船舶采用高速航行，船舶阻力与船速之间存在非线性变化，且船舶阻力的增长速度随船速的增大而增大。
[0094]
结合图1可假设船舶阻力r＝k1v
ω
，其中ω的大小和船舶航速v相关(由于船舶实际运营过程中，单次航程的吃水一定，在建立模型时需要针对不同的吃水建立相应的模型)，可假设：ω＝k2log
10
v，或者假设在不同的航速段值不同，建模时可以分航速段进行多次建模。
[0095]
则船舶航行时所受阻力为：
[0096][0097]
推力是螺旋桨将传动装置(轴系)传递过来的由船舶主机产生的转动动力转化而来。
[0098]
t＝k
t
ρd4i2n
e2
[0099]
其中t为推力；n
e
为主机转速(r/min)；i为主机转速与螺旋桨转速之间的比值，若船舶传动装置为间接传动，则i为连接柴油机与轴系的减速齿轮箱的减速比，若船舶传动装置为直接传动，则i＝1；ρ为水的密度；d为螺旋桨直径；k
t
为螺旋桨推力系数。
[0100]
推力t与主机转速n
e
的平方成正比，即主机转速n
e
越大，推力t越大。则：
[0101]
t＝k3n
e2
[0102]
当船舶匀速行驶时，船舶所受阻力与推力相等，即r＝t，则有：
[0103][0104]
对上式两边取对数，并合并常数项可得：
[0105]
log
10
n
e
＝α1 β1(log
10
v)2[0106]
上式即为无气象数据条件下的主机转速
‑
船舶航速模型，将实船数据作为训练数据可训练得出模型的参数，即建立无气象数据条件下的主机转速
‑
船舶航速模型。
[0107]
(2)有气象数据主机转速
‑
船舶航速模型
[0108]
支持向量机(support vector machine，svm)本身是针对二分类问题提出的，而支持向量回归(support vector regression，svr)是支持向量机中的一个重要的应用分支。支持向量回归与支持向量机分类的区别在于，支持向量回归的样本点属于同一类别，其求解的最优超平面不是支持向量机那样使两类或多类样本点分的“最开”，而是使所有的样本点距离所得超平面的总偏差最低。如图2所示。
[0109]
回归问题就是找出一组输入数据与输出数据之间的内在关系，无论这组数据由几种类别的数据组成，回归需要得到一个关系式，即映射从输入变量到输出变量之间关系的函数，当给定一个新的输入数据时，通过该函数能够得到一个新的输出值。因而对于svr，就是需要得到一个函数，反映出从输入变量到输出变量之间的映射关系。从数据统计的角度上来讲，就是使得所有样本数据的类内方差最小。
[0110]
在传统的回归方法中，当且仅当回归输出值f(x)与实际值y相等时才认为预测正确，需要计算预测值f(x)与实际值y之间的误差；而svr回归则认为，如果预测值f(x)与实际值y 之间的偏离在可接受范围内，就可以认为预测正确，不需计算这部分预测值的误差。其具体实现方式设置一个偏差可接受范围α(阈值)，当预测值f(x)与实际值y之间的偏离的绝对值小于阈值α，则误差为0，即只需要计算|f(x)
‑
y|＞α的数据点的误差。如图3所示，svr回归表示，只要预测值落在图中虚线内部的位置，则认为该预测值是正确的，预测误差为0，在计算整体预测误差时，只需要计算落在图中虚线部分外部的预测值的误差即可。
[0111]
如图4所示，在有气象数据的情况下，在数据统计分析基础上建立主机转速预测的黑盒模型，以船舶运营过程的实测数据为基础，结合数学模型得出合适的模型参数从而建立主机转速
‑
船舶航速模型。通过这种方式建立的模型不需要进行复杂的分析过程，模型建立难度较小，实用性好，且采用实测数据建立模型，所得模型的准确率较高。
[0112]
表1svr航速预测转速模型输入特征
[0113][0114][0115]
2、油耗预测模型建立
[0116]
(1)无气象数据油耗预测模型
[0117]
在船舶实际航行中，机舱数据一般不会进行频繁调节且为实时数据，而所获取到的气象数据也只有未来5天的气象，但是远洋船舶单次航程所花费时间大多在数月，若需要对船舶单次航程进行整体的规划，必然要面临机舱实时数据和气象数据缺失的情况，需要仅从船舶航速或主机转速去预测船舶油耗。
[0118]
如图5所示为主机转速与油耗实测数据的散点图，从图中可以看出，船舶油耗与主机转速呈正相关，且整体趋势与三次方关系类似，因而假设油耗和主机转速之间的关系式如下：
[0119]
c＝β1n
e
β2n
e2
β3n
e3
[0120]
式中，c为主机油耗，n
e
为主机转速。
[0121]
在模型训练时采用分桶回归的方式：首先，将实测数据根据吃水数据分为满载和空载的情况将数据进行分桶，然后将每个桶中的实测数据分别进行模型训练，可得出不同吃水数据情况下的模型参数，从而建立无气象数据油耗预测模型。
[0122]
(2)有气象数据油耗预测模型
[0123]
梯度提升决策树(gradient boosted decision tree，gbdt)是由friedman于2001年提出的，一种广泛用于分类、回归和推荐系统中排序任务的机器学习算法。gbdt算法的模型为加法模型，学习算法为前向分步算法，基函数为cart回归树，损失函数为平方损失函数。gbdt 算法本质上是大量简单模型的联合。在gbdt中，决策树的排列具有严格的时序顺序，除第一棵决策树之外，每一个决策树的输入信息都为其上游决策树的输出信息的总和。通过这种基于boosting思路的提升方法，大量决策单元合力得到模型的最终输出结果。
[0124]
cart回归树：
[0125]
gbdt使用cart回归树作为决策树，无论是处理回归问题还是分类问题，gbdt都是采用cart回归树作为决策树，因为gbdt每次迭代要拟合的是梯度值或连续值，而cart 回归树既可以处理梯度值又可以处理连续值，所以将其作为决策树。
[0126]
在回归树算法中，最重要的步骤是找出最优的划分点，而数据中所有特征的所有可能的取值都可以作为回归树的划分点。在分类树中是基于熵或基尼系数来进行划分点的选取，而在回归树中，样本标签是连续的，无法使用熵等指标作为划分点选取的依据，因此选取平方误差作为选取依据，平方误差能够对拟合程度进行很好的评价。
[0127]
最小二乘回归树生成算法：
[0128]
输入：训练数据集d；
[0129]
输出：回归树f(x)；
[0130]
在训练数据集所在的输入空间中，递归地将每个区域划分为两个子区域并决定每个子区域上的输出值，构建二叉决策树；
[0131]
(1)选择最优切分变量j与切分点s，求解
[0132][0133]
遍历变量j，对固定的切分变量j扫描切分点s，选择使上式达到最小值的对(j,s)；
[0134]
(2)用选定的对(j,s)划分区域并决定相应的输出值：
[0135]
r1(j,s)＝{x|x
(j)
≤s},r2(j,s)＝{x|x
(j)
＞s}
[0136][0137]
(3)继续对两个子区域调用步骤(1)，(2)，直至满足停止条件；
[0138]
(4)将输入空间划分为m个区域r1,r2,
…
,r
m
，生成决策树：
[0139][0140]
拟合负梯度：
[0141]
在gbdt的迭代过程中，若第t
‑
1轮迭代完成时所得的强学习器为f
t
‑1(x)，损失函数为 l(y,f
t
‑1(x))，那么第t轮迭代的目的是寻找一个弱学习器h
t
(x)使第t轮迭代的损失最低，即 l(y,f
t
(x))＝l(y,f
t
‑1(x) h
t
(x))最小，即第t轮迭需要找到一个决策树，从而让样本的损失变得更小。
[0142]
但是损失的拟合不好度量，损失函数的种类也较多，需要选择一个合适的损失函数。在众多损失函数中，gbdt选取了相对来说容易优化的损失函数——平方损失对于如何拟合损失，freidman提出用损失函数的负梯度对每一轮迭代完成所得强学习器的损失的近似值进行拟合，损失函数的负梯度又称为伪残差，而伪残差的方向即为局部最优的方向。故而在gbdt中，当损失函数不为平方损失时，用每次迭代的局部最优方向代替全局最优方向。进而拟合一个cart回归树。
[0143]
则第t轮的第i个样本的损失函数的负梯度见下式
[0144][0145]
下面简单介绍一下gbdt的基本原理和算法描述：
[0146]
输入：训练数据集t＝{(x1,y1),(x2,y2),...,(x
n
,y
n
)}，损失函数为l(y,f(x))
[0147]
输出：回归树f(x)
[0148]
(1)初始化：(选择能使损失函数最小的常数，此时的树只包含一个根节点，一般平方损失函数为节点的均值，而绝对损失函数为节点样本的中位数)
[0149][0150]
(2)对m＝1,2,...,m(m表示迭代次数，即生成的弱学习器个数)：
[0151]
(a)对样本i＝1,2,...,n，计算损失函数的负梯度在当前模型的值将它作为残差的估计，若损失函数为平方损失，则其负梯度为通常所说的残差，若损失函数不为平方损失，其负梯度即为残差的近似值(伪残差)：
[0152][0153]
(b)对{(x1,r
m1
),(x2,r
m2
),...,(x
n
,r
mn
)}拟合一个回归树，得到第m棵树的叶节点区域rmj， j＝1,2,...,j(j表示每棵树的叶结点个数)
[0154]
(c)对j＝1,2,...,j，利用线性搜索，估计叶节点区域的值，使损失函数最小化，计算
[0155][0156]
(d)更新
[0157][0158]
(3)得到最终的回归树
[0159][0160]
现今的船舶油耗预测模型的建立方式主要有两种：建立在已知物理关系基础上和建立在数据统计分析基础上。前者需要完整的船舶设计参数，例如船体线型图、主机型号及参数、螺旋桨设计参数等；此外还需要大量实验数据，例如静水船模实验、螺旋桨淌水实验、实船航行数据等，分析过程复杂，模型建立难度较大，实用性差。后者只需要对影响船舶油耗的相关因素进行分析，以船舶运营过程的实测数据为基础，结合数学模型得出合适的模型参数从而建立油耗预测模型。通过这种方式建立的油耗预测模型不需要进行复杂的分析过程，模型建立难度较小，实用性好，能更加全面地考虑对船舶油耗产生影响的因素，且采用实测数据建立模型，所得模型的准确率较高。另外，gbdt算法可灵活处理多种类型的数据，而用于船舶油耗预测的特征来源于气象局提供的气象预报数据、船上传感器采集的数据、设备设定数据等，数据来源广泛，数据类型亦不一致，除此之外gbdt算法可在较小调整参数的情况下获得较高的预测精度，因而很适合采用gbdt算法来预测船舶油耗。如图6所示。
[0161]
表2油耗模型输入特征
[0162]
[0163][0164]
3、航线处理算法
[0165]
(1)曲率计算
[0166]
首先需要分析船舶在航行时航行方向是否发生偏转，偏转的角度多大，本文以船舶航线上位置点的曲率作为判断船舶的航行方向是否发生偏移、偏移程度大不大的依据。
[0167]
由于船舶航线由一串离散的位置点给出，因此使用三个连续坐标点确定一条二次曲线，然后用该二次曲线的曲率作为中间点的曲率估计。
[0168]
首先需要分析船舶在航行时航行方向是否发生偏转，偏转的角度多大，本文以船舶航线上位置点的曲率作为判断船舶的航行方向是否发生偏移、偏移程度大不大的依据。
[0169]
由于船舶航线由一串离散的位置点给出，因此本文使用三个连续坐标点确定一条二次曲线，然后用该二次曲线的曲率作为中间点的曲率估计。曲率的计算过程如下：
[0170]
(1)取三个连续的坐标点(x1,y1)，(x2,y2)，(x3,y3)，然后计算三个点的中间点(x2,y2)处的曲率。
[0171]
所取出的三个连续坐标点可以确定一条曲线，将该曲线表示成参数方程的形式，对于曲线参数t有式(3
‑
1)。
[0172]
[0173]
(2)使用两段矢量的长度作为曲线参数t的取值范围，见式(3
‑
2)所示
[0174][0175]
(3)由于曲线由所取三个坐标点确定，因而曲线的参数方程满足的条件见式(3
‑
3)所示。
[0176][0177]
结合式(3
‑
1)，则有式(3
‑
4)、(3
‑
5).
[0178][0179][0180]
将式(3
‑
4)、(3
‑
5)写成矩阵形式，见式(3
‑
6)、(3
‑
7)所示。
[0181][0182][0183]
(4)将上述矩阵(3
‑
6)，(3
‑
7)简写为式(3
‑
8)。
[0184][0185]
x、y、m均已知，由此可求曲线参数方程的参数为式(3
‑
9)。
[0186][0187]
(5)曲线曲率的计算公式见式(3
‑
10)所示。
[0188][0189]
由式(3
‑
1)可知，x，y关于t的一阶导数、二阶导数分别为式(3
‑
11)、(3
‑
12)、(3
‑
13)、(3
‑
14) 所示
[0190][0191][0192][0193][0194]
将式(3
‑
11)、(3
‑
12)、(3
‑
13)、(3
‑
14)带入式(3
‑
10)中可得曲线曲率，即坐标点(x2,y2)处的曲率见式(3
‑
15)所示.
[0195][0196]
(2)基础航段划分
[0197]
在调用船舶油耗预测模型时是以基础航段作为最小计算单元的，因此基础航段的划分对于船舶油耗计算来说是至关重要的一步。船舶油耗预测模型所预测的为固定时间间隔内的船舶油耗量，而一个基础航段的航行时间一般会大于该时间间隔，在有气象数据的情况下，基础航段的起止点之间的航路点需要通过计算获得，以便获取相应位置处的气象数据，那么在单个基础航段内，船舶的航向不应发生较大的偏转；基础航段的航行时间亦不能过长，过长的航行时间不利于后续的船舶航速规划。考虑到上述因素，制定基础航段的划分规则如下：
[0198]
<1>船舶航向偏移角度小于3
°
；
[0199]
<2>单个基础航段的航行时间小于1天。
[0200]
(3)基础航段合并
[0201]
在进行船舶油耗计算时，是以基础航段作为最小计算单元的，但是基础航段并不能作为进行船舶航速规划的最小规划单元。船舶在实际航行时，对于船舶航速的调整频率要求控制在1天2次内；另外，出于对计算机计算能力和存储能力的考虑，若将基础航段作为进行船舶航速规划的最小规划单元，需要给每个基础航段规划一个航速，再加上需要对其进行实时计算寻优并调整，这对计算机的算力和存储能力要求较高。
[0202]
综上所述，需要对基础航段进行合并操作，将合并后的合并航段作为进行主机转速规划的最小单元。基础航段进行合并的规则如下：
[0203]
<1>基础航段之间气象数据变化平缓，即气象条件相似(由于船舶航行时所能获取到的气象数据只有未来5天的，那么对于没有气象数据的部分将会获取上一年相同时刻前后一周的气象数据作为气象数据的估计)；
[0204]
<2>合并后的航段距离要满足船舶航速在一天内不会调整超过两次；
[0205]
<3>合并后的航段，各航段的航程尽量平均。
[0206]
4、船舶航次总油耗计算模型
[0207]
在计算商船单航次总油耗时是以由基础航段合并后的合并航段作为主机转速规划的最小规划单元，因此商船单航次总油耗如下：
[0208][0209]
式中，f
total
为商船单航次总油耗；m为合并航段个数；f
route_segment
(d,n
i
)为第i个合并航段的油耗；n
i
为第i个合并航段的规划主机转速；d为船舶吃水。
[0210]
在计算单航次船舶总油耗计算时是以基础航段作为最小计算单元的，而每个合并航段是由若干个基础航段合并而成，所以单个合并航段的油耗如下：
[0211][0212]
式中，f
route_segment
(d,n)为合并航段的油耗；n为合并航段中所包含基础航段的个数；n为主机转速。
[0213]
则单航次船舶总油耗如下：
[0214][0215]
5、不同目标下的分段航速优化
[0216]
根据所建立的船舶航次总油耗量计算模型，可知商船单航次总油耗量是各个合并航段油耗量的加和，而各个合并航段的油耗量是船舶吃水和主机转速的函数，在实际航行中，船舶单航次吃水是一定的，由此可以建立目标函数的单变量优化模型，依据该优化模型可以针对不同的优化目标，采用基于dfs(depth first search，dfs)的优化方式对各个合并航段的船舶航速进行优化计算。最终可以得到不同优化目标下的最佳船舶航速规划方案。
[0217]
本发明实施例中，
[0218]
(1)在处理模型的输入特征——气象数据时，采用了时间和空间上的插值；
[0219]
(2)在建立无气象数据下的船舶油耗预测模型时，根据船舶吃水数据，采用了分桶回归的方式对模型进行训练；
[0220]
(3)单航次船舶总油耗量模型的建立时，油耗计算的最小单元与进行主机转速规划的最小单元不同，油耗计算的最小单元为基础航段，而进行主机转速规划的最小单元则为由基础航段合并而成的合并航段。
[0221]
实施例一：航次油耗量最小
[0222]
当方案优化的目标为船舶航次总油耗量最小时，首先以目标船(本发明实施例中为商船) 的实船监测数据作为分析基础，分析在有气象数据和无气象数据情况下，船舶航速与主机转速之间的关系，分别根据所述模型建立流程建立无气象数据的主机转速
‑
船舶航速模型和无气象数据主机转速
‑
船舶航速模型；然后分析在无气象数据情况下目标船的油耗量与主机转速之间的关系和有气象数据情况下目标船的油耗量与主机转速、气象数据之间的关系，分别建立无气象数据船舶油耗预测模型和有气象数据船舶油耗预测模型；然后分析目标船的航线数据，根据航线拐点、航程等限制条件，将目标船的航线处理成若干用于进行船舶油耗量计算的基础航段，之后根据目标船的实操要求以及气象数据有效时间的限制将基础航段进行合并，形成用于进行船舶航速规划的大航段；在上述基础上建立目标船的航次总油耗量计算模型，以船舶航速的合理范围作为约束条件，以航次油耗量最小作为优化目标，采用dfs的寻优方式对船舶航速进行优化，得到最小航次油耗量下的最优的航次船舶航速规划方案。
[0223]
实施例二：规定航期内航次油耗量最小
[0224]
当方案优化的目标为规定航期内船舶航次油耗量最小时，首先以目标船(本发明实施例中为商船)的实船监测数据作为分析基础，分析在有气象数据和无气象数据情况下，船舶航速与主机转速之间的关系，分别根据所述模型建立流程建立无气象数据的主机转速
‑
船舶航速模型和无气象数据主机转速
‑
船舶航速模型；然后分析在无气象数据情况下目标船的油耗量与主机转速之间的关系和有气象数据情况下目标船的油耗量与主机转速、气象数据之间的关系，分别建立无气象数据船舶油耗预测模型和有气象数据船舶油耗预测模型；然后分析目标船的航线数据，根据航线拐点、航程等限制条件，将目标船的航线处理成若干用于进行船舶油耗量计算的基础航段，之后根据目标船的实操要求以及气象数据有效时间的限制将基础航段进行合并，形成用于进行船舶航速规划的大航段；在上述基础上建立目标船的航次总油耗量计算模型，以船舶航速的合理范围、船舶航期作为约束条件，以航次油耗量最小作为优化目标，采用dfs的寻优方式对船舶航速进行优化，得到规定航期内最小航次油耗量下的最优的航次船舶航速规划方案。
[0225]
实施例三：航期最短
[0226]
当方案优化的目标为船舶航期最短时，首先以目标船(本发明实施例中为商船)的实船监测数据作为分析基础，分析在有气象数据和无气象数据情况下，船舶航速与主机转速之间的关系，分别根据所述模型建立流程建立无气象数据的主机转速
‑
船舶航速模型和无气象数据主机转速
‑
船舶航速模型；然后分析在无气象数据情况下目标船的油耗量与主机转速之间的关系和有气象数据情况下目标船的油耗量与主机转速、气象数据之间的关系，分别建立无气象数据船舶油耗预测模型和有气象数据船舶油耗预测模型；然后分析目标船的航线数据，根据航线拐点、航程等限制条件，将目标船的航线处理成若干用于进行船舶油耗量计算的基础航段，之后根据目标船的实操要求以及气象数据有效时间的限制将基础航段进行合并，形成用于进行船舶航速规划的大航段；在上述基础上建立目标船的航次总油耗量计算模型，以船舶航速的合理范围，以船舶航次航期最短作为优化目标，采用dfs的寻优方式对船舶航速进行优化，得到航期最短目标下的最优的航次船舶航速规划方案。
[0227]
实施例四：经济效益最高
[0228]
当方案优化的目标为航次经济效益最高时，首先以目标船(本发明实施例中为商船)的实船监测数据作为分析基础，分析在有气象数据和无气象数据情况下，船舶航速与主机转速之间的关系，分别根据所述模型建立流程建立无气象数据的主机转速
‑
船舶航速模型和无气象数据主机转速
‑
船舶航速模型；然后分析在无气象数据情况下目标船的油耗量与主机转速之间的关系和有气象数据情况下目标船的油耗量与主机转速、气象数据之间的关系，分别建立无气象数据船舶油耗预测模型和有气象数据船舶油耗预测模型；然后分析目标船的航线数据，根据航线拐点、航程等限制条件，将目标船的航线处理成若干用于进行船舶油耗量计算的基础航段，之后根据目标船的实操要求以及气象数据有效时间的限制将基础航段进行合并，形成用于进行船舶航速规划的大航段；在上述基础上建立目标船的航次总油耗量计算模型，以船舶航速的合理范围作为约束条件，将人工成本、港口逾期费用等考虑进来，以航次经济效益最高作为优化目标，采用dfs的寻优方式对船舶航速进行优化，得到航次经济效益最高目标下的最优的航次船舶航速规划方案。
[0229]
在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种计算机可读介
质，其上存储有计算机程序，当所述程序被电子设备的处理器执行时用于实现本说明书上述技术方案中描述的根据本发明各种具体实施方式的方法中的步骤。
[0230]
在本发明的其他一些实施方式中，所述电子设备包括存储有一个或多个程序的存储器，以及一个或多个处理器，所述一个或多个处理器执行一个或多个程序时也可以用于实现上述各个方法步骤。
[0231]
需要说明的是：上述的介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是但不限于：电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd
‑
rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0232]
可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于：电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0233]
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线、光缆、rf等，或者上述的任意合适的组合。
[0234]
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c 等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户电子设备上执行、部分在用户电子设备上部分在远程电子设备上执行、或者完全在远程电子设备或服务器上执行。在涉及远程电子设备的情形中，远程电子设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户电子设备，或者，可以连接到外部电子设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0235]
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
[0236]
以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。