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申请/专利权人：南通海舟船舶设备有限公司

摘要：本发明涉及清理技术领域，具体涉及一种船舶的船底附着物清理预测方法，该方法根据船舶的油耗量、吃水深度、停泊次数和停泊时长分析每个采样周期的船舶清理指标，将连续多个采样周期的船舶清理指标通过清理指标预测网络获取下一采样周期的船舶清理指标预测值，利用清理指标预测网络的预测差异参数对船舶清理指标预测值进行优化，以得到准确的实际船舶清理指标预测值，进而能够做到及时清理预警，降低船舶材质腐蚀的速度，同时解决了水下探测的麻烦。

主权项：1.一种船舶的船底附着物清理预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：基于设定的采样频率获取船舶的油耗量和吃水深度，得到当前采样周期内的油耗量序列和吃水深度序列，结合所述油耗量序列和所述吃水深度序列计算当前采样周期内船舶的油耗异常指标；统计当前采样周期内船舶的停泊次数，将每次停泊时长组成一个停泊时长序列；根据所述吃水深度序列中的每个吃水深度构建吃水深度的线性变化函数，由线性变化函数获取所述吃水深度序列的测量误差值；计算所述吃水深度序列的吃水深度方差，将所述测量误差值和所述吃水深度方差之间的乘积作为所述油耗异常指标的误判参数，结合所述误判参数、所述油耗异常指标、所述停泊次数和所述停泊时长序列获取当前采样周期的船舶清理指标；获取多个采样周期的所述船舶清理指标，构成一个清理指标序列，将所述清理指标序列输入清理指标预测网络得到下一个采样周期的船舶清理指标预测值；获取所述清理指标预测网络的预测差异参数，利用所述预测差异参数优化所述船舶清理指标预测值，得到实际船舶清理指标预测值，根据所述实际船舶清理指标预测值对船舶进行清理预警；所述船舶清理指标的计算公式，包括： 其中，为船舶清理指标，为停泊时长序列的平均停泊时长，为油耗异常指标，为停泊次数，为误判参数；所述获取所述清理指标预测网络的预测差异参数的方法，包括：将已知的多个船舶清理指标预测值构成一个预测值序列，将实际计算的多个相对应船舶清理指标构成一个实际值序列，计算预测值序列和实际值序列之间的相似度得到清理指标预测网络的预测差异参数，其中，预测差异参数的计算公式为：，其中，为预测差异参数，为实际值序列，为预测值序列。

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