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基于数据挖掘技术的船舶能耗评估系统建模-船舶与海洋工程专业论文.docx

发布:2019-03-27约5.28万字共66页下载文档
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万方数据 万方数据 学术诚信声明 兹呈交的学位论文,是本人在导师指导下独立进行的研究工作及取 得的研究成果。除文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其 他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。本人依法享有和承担由此 论文产生的权利和责任。 声明人(签名): 时 间: 保护知识产权声明 本人完全了解集美大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校 有权保留送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅,可以采用 影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意集美大学可以 用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。 作 者(签名): 导 师(签名): 时 间: 基于数据挖掘技术的船舶能耗评估系统建模 摘 要 针对船舶能耗问题,国际海事组织依据《联合国气候变化框架公约》提出国际航运业 的温室效应气体减排问题,制定了能效设计指数(EEDI)和船舶能效管理计划(SEEMP) 等船舶能效标准。面对国际海事组织不断提出一些强制性要求,建立船舶能耗评估系统, 促进航运业节能减排,提高航运业的营运管理水平,具有重要的现实意义。 本文主要的研究内容如下: 介绍数据挖掘的概念和特征以及实现步骤,探讨将数据挖掘技术应用于船舶能耗评估 的可行性,分析并比较数据挖掘的任务和常用方法,从中寻找适用于船舶能耗评估系统建 模的数学算法。 分析影响船舶能耗的因素,包括主机、发电柴油机、辅锅炉等船舶机械设备以及船龄、 航速、风况等船舶航行情况,采取递阶层次结构建立船舶能耗评价指标体系,通过数据挖 掘技术中的粗糙集方法分配不同指标之间的权重,得到了各个指标对船舶能耗的影响情 况,应用灰色聚类分析方法建立了船舶能耗评估模型。 通过设计专家问卷,在获取专家经验、案例以及书籍等知识的基础上,结合船舶航行 情况数据建立船舶能耗知识库模型,在船舶能耗评估系统中实现了相应的船舶知识管理功 能,实现数据库和知识库的协调处理。 基于船舶能耗评估模型和知识库模型,采用 WAMP(Windows+Apache+MySQL+PHP) 环境开发了基于 B/S 架构的船舶能耗评估系统,新增的数据记录存储入数据库,作为其他 船舶能耗评估的数据挖掘参考,同时系统实现了知识管理和共享,为用户做出决策提供了 支持。 本文创建的船舶能耗评估系统模型为船舶能耗评估提供了新的的方法,结合数据挖掘 技术建立了科学的船舶能耗数据库和知识库管理模型,对航运企业进行船舶营运管理和降 低能耗实现船舶节能具有参考和支持作用。 关键词: 船舶能耗;数据挖掘技术;粗糙集;聚类分析;能耗评估系统 I Ship Energy Consumption Evaluation System Modeling Based on Data Mining Technology Abstract In order to solve the problem of the ship energy consumption, the international maritime organization put forward reducing greenhouse gas emission of shipping industry according to United Nations Framework Convention on Climate Change. The International Maritime Organization made the energy efficiency design index (EEDI), ship energy efficiency management plan (SEEMP) and other ship energy efficiency standards. In the face of the fact that the International Maritime Organization continues to put forward the mandatory requirements, establishing ship energy consumption evaluation system to promote energy conservation and emission reduction and to improve the operational management level of the shipping industry is of important practical significance. The main research contents of this paper are as follows: T
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