摘要
船舶油耗预测是船舶航运经济和环境保护领域的重要课题，准确预测油耗可以优化航线规划、提高燃油效率、降低排放。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络以其强大的非线性拟合能力和自学习能力，为船舶油耗预测提供了新的思路和方法。
本文首先介绍船舶油耗预测的研究背景和意义，接着阐述船舶阻力构成、油耗模型、神经网络等相关理论基础，然后分析国内外船舶油耗预测的研究现状，并对现有研究方法进行分类和比较，重点阐述基于神经网络的船舶油耗预测方法实现，最后总结现有研究的不足并展望未来研究方向。
关键词：船舶油耗预测；神经网络；深度学习；文献综述；模型构建
1.1船舶油耗船舶油耗是指船舶在航行过程中消耗的燃油量，是衡量船舶航运经济效益的重要指标之一。
1.2船舶阻力船舶在航行过程中受到的水的阻力，是影响船舶油耗的重要因素之一。
1.3神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，具有强大的非线性映射能力和自学习能力，被广泛应用于模式识别、智能控制、预测等领域。
1.4深度学习深度学习是机器学习的一种，通过构建多层神经网络，学习数据的多层次抽象表示，从而提高模型的预测精度。
2研究概况船舶油耗预测研究经历了从经验公式到理论模型，再到智能算法的发展历程。
早期，人们主要依靠经验公式进行油耗预测，但由于船舶类型、航行条件等因素的影响，经验公式的预测精度难以满足实际需求。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
