智能能效管理是智能船舶六大功能模塊之一,大數(shù)據(jù)分析、數(shù)值的分析與優(yōu)化技術(shù)是實現(xiàn)智能能效管理的重要手段。惡劣、多變的實船環(huán)境使得部分采集的船舶能效數(shù)據(jù)失真或異常;能效數(shù)據(jù)間的關(guān)系對智能能效管理與評估至關(guān)重要。因此,對實船能效數(shù)據(jù)的預(yù)處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究很有意義,并且船舶長期積累的海量數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)挖掘提供了可能。首先,本文通過查閱數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)文獻,結(jié)合船舶能效的數(shù)據(jù)特點,確定使用Python作為研究的主要工具。對實船能效數(shù)據(jù)庫中影響船舶能效的主機、氣象等參數(shù)進行了分析,建立了各參數(shù)的相關(guān)關(guān)系。利用時間插值對能效數(shù)據(jù)的時間間隔進行統(tǒng)一,并對空缺值進行處理。然后,根據(jù)能效數(shù)據(jù)的特征,建立基于主成分分析的異常檢測模型。對數(shù)據(jù)進行標準化處理后,將各參數(shù)轉(zhuǎn)化為主成分,并利用拉伊達準則對大于檢測閾值外的數(shù)據(jù)進行剔除。然后,以目標船某航次的能效數(shù)據(jù)作為輸入,控制待檢測數(shù)據(jù)集的參數(shù)個數(shù),研究了主成分個數(shù)的選取方式對檢測精度的影響。對目標船一年的數(shù)據(jù)(7個參數(shù))進行驗證,驗證結(jié)果為:平均正確率P=93.95%,召回率 R = 86.68%,F=90.17%,檢測效果較為理想。表明采用該方法可進行數(shù)據(jù)清洗,為接下來的數(shù)據(jù)挖掘提供保障。最后,選取目標船某航次數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)挖掘。采用高斯混合模型和EM算法對其各工況進行聚類,得到了各參數(shù)的聚類中心,該聚類中心代表每個工況的能效狀態(tài)。分析了該船舶某工況的聚類中心在3年內(nèi)逐年的變化規(guī)律,獲得了該工況的能效狀態(tài)變化情況。利用同一航次3個工況的能效數(shù)據(jù)及其相對應(yīng)的海況信息,進行相關(guān)性分析,得到了 3組相關(guān)系數(shù)矩陣,獲得了每兩個參數(shù)之間相互關(guān)聯(lián)的程度,得到了油耗指標與各能效參數(shù)之間的關(guān)系規(guī)律以及海況信息對船舶能效的影響程度。本文研究對船舶能效大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘具有普適性,得到的各參數(shù)之間關(guān)系規(guī)律對智能能效管理與評估、提供輔助決策具有重要意義。
【學位單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：U665.2;TP311.13
【部分圖文】：

圖２．邋２敞水特性曲線示意圖逡逑Ｆｉｇ２．２邋Ｃｕｒｖｅ邋ｄｉａｇｒａｍ邋ｆｏｒ邋ｏｐｅｎ邋ｗａｔｅｒ邋ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ逡逑的過程中，由于阻力的影響，螺旋槳處的水流會隨船舶的運伴流。在船速相等的情況下，伴流流速愈大，則阻力愈大，發(fā)出更大的功率才能使船舶達到原先的航速。伴流對船舶，即：逡逑ｖｓ－ｖｐ邋．邋Ｖｐ逡逑６）＝￣ｉｒ－＾￣Ｖｓ匕為航速，ｍ／ｓ。逡逑Ｖｐ邋＝邋Ｖｓ（＼－ｃｏ）系數(shù)通常使用泰勒公式或者漢克歇爾公式來估算。對于單漿勒公式逡逑－１０－逡逑

２．３．１數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)的一般步驟逡逑數(shù)據(jù)挖掘是ＫＤＤ中最為重要的環(huán)節(jié)之一，但卻不是這一過程的全部。整個過程是逡逑包含了如圖２．８所示的一系列的數(shù)據(jù)處理步驟：從數(shù)據(jù)預(yù)處理到數(shù)據(jù)挖掘再到對結(jié)果的逡逑后處理。逡逑數(shù)據(jù)庫邋－？數(shù)據(jù)預(yù)處理－？數(shù)據(jù)挖掘－？后處理－？可用信息逡逑圖２．邋８數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)基本步驟逡逑Ｆｉｇ．邋２．８邋Ｔｈｅ邋ｂａｓｉｃ邋ｐｒｏｃｅｓｓ邋ｏｆ邋ＫＤＤ逡逑數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要是為了使用合適的方法，將臟數(shù)據(jù)中缺失值、異常值以及大量的逡逑噪聲數(shù)據(jù)進行篩選和剔除，最終得到標準、正確和適用的干凈數(shù)據(jù)。除此之外，數(shù)據(jù)集逡逑的格式也將被標準化和標簽化，這樣將有利于數(shù)據(jù)的選擇和操作以更好地完成數(shù)據(jù)挖掘逡逑任務(wù)。因此數(shù)據(jù)預(yù)處理是整個ＫＤＤ過程中最費力與最耗時的一步，其重要性不言而喻逡逑數(shù)據(jù)挖掘這一步驟須根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理后得到的干凈數(shù)據(jù)集信息，選擇合適的分析工逡逑具，應(yīng)用統(tǒng)計方法、事例推理、決策樹、規(guī)則推理、模糊集、甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法逡逑的方法處理信息，得出有用的分析信息。這一步驟中的方法將在下一節(jié)介紹；后處理步逡逑驟是把通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到的知識結(jié)果轉(zhuǎn)換成可以為人所理解形式的過程

是弱形式異常，這些數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的分析造成了干擾［４９］。其存在也是無意義的，通常他們逡逑的產(chǎn)生原因可能為硬件錯誤、編碼錯誤等。數(shù)據(jù)中的噪聲一般分為兩種，一種是隨機誤逡逑差，另外一種可能是錯誤數(shù)據(jù)。圖３．１以顏色的形式展示了正常數(shù)據(jù)與異常數(shù)據(jù)之間的逡逑關(guān)系，顏色越深代表異常的程度越高。逡逑－２２－逡逑

【參考文獻】

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本文編號：2830146