基于深度学习模型的营运船舶燃料消耗预测方法

本发明属于船舶油耗预测与大数据分析技术领域，涉及一种基于深度学习模型的营运船舶燃料消耗预测方法。该方法包括步骤1：从船舶自动识别系统、机舱监测系统及ERA5气象数据库中同步采集多源数据，进行预处理；步骤2：经预处理的数据输入预训练的CNN‑BiLSTM‑Attention模型中进行船舶燃料消耗预测；其中，所述的CNN‑BiLSTM‑Attention模型由卷积神经网络、双向长短期记忆网络及时间注意力模块组成；模型采用基于航速–功率–燃油物理约束的复合损失函数。本发明在预测精度、鲁棒性以及拟合效果方面表现更为出色。在船舶油耗预测方面与现有技术相比具有更高的准确性和可靠性。