基于数据驱动的船舶油耗模型研究文献综述

船舶运输作为全球贸易的重要支柱，其燃油消耗带来的经济成本和环境影响日益凸显。

准确预测船舶油耗对提高船舶运营效率、降低燃油成本、减少排放具有重要意义。

近年来，随着信息技术和数据科学的飞速发展，基于数据驱动的船舶油耗模型研究成为热点，各种机器学习和深度学习算法被广泛应用于船舶油耗预测。

本文首先介绍了船舶油耗预测的研究背景和意义，阐述了数据驱动方法在该领域的优势。

然后，对国内外船舶油耗模型的研究现状进行了系统综述，包括传统模型和基于数据驱动的模型，并分析了各自的优缺点。

在此基础上，重点介绍了不同类型数据驱动模型在船舶油耗预测中的应用，如支持向量机、神经网络、深度学习等，并对不同模型的预测精度、泛化能力、适用场景等进行了比较分析。

最后，总结了当前研究中存在的挑战和未来发展趋势，为进一步提高船舶油耗预测精度、推动智能航运发展提供参考。

关键词：船舶油耗；数据驱动；机器学习；深度学习；预测模型

1.1船舶油耗船舶油耗是指船舶在单位时间或单位航程内消耗的燃油量，是衡量船舶能效水平和经济效益的重要指标。

船舶油耗受多种因素影响，包括船舶自身因素（如船型、船龄、发动机类型等）、航行环境因素（如海况、风速、水温等）、货物装载因素（如载重、装载方式等）以及其他因素（如航线、航速等）。