Development of comprehensive models for precise prognostics of ship fuel consumption
Rattachement africain : vn, in, sa, pl. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
This study incorporates two unique machine learning algorithms, Huber regression and Light Gradient Boosting Machines (LGBM), for estimating ship consumption of fuel. These methods are employed to create forecasting models for ship fuel consumption during journeys, which is especially useful when interacting with non-linear data. The study then analyzes and evaluates the prediction accuracy of these two approaches compared to a baseline model generated using linear regression. The results of the investigation show that both methods establish extremely accurate predictions while handling non-linear data quickly. However, the Huber-based model outperforms the LGBM in terms of prediction accuracy, with an R-squared value of 0.979 versus 0.917 for the LGBM. In addition, the Huber-based model has a diminished prediction error, with an RMSE of 2.278, compared to the LGBM model's RMSE of 4.55. The graphical methods of the violin plot and Taylor’s diagram further established the superiority of Huber ML. These findings imply that Huber regression could be a suitable option for estimating in-route ship fuel usage in real time. As a consequence, this study emphasises the potential benefits of machine learning for accurately predicting ship fuel consumption, providing encouraging possibilities to optimise fuel usage while lowering greenhouse gas emissions.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Development of comprehensive models for precise prognostics of ship fuel consumption
- Date Crossref
- 02/07/2024
- Éditeur
- Informa UK Limited
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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HUTECH University Institute of Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ho Chi Minh City University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Delhi Skill and Entrepreneurship University Department of Mechanical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ho Chi Minh City University of Transport PATET Research Group pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Da Nang pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Dong A University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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King Saud University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Gdańsk University of Technology Institute of Naval Architecture pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Automotive Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Science Chemistry Department pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Institute of Engineering — HUTECH University, Ho Chi Minh City University of Technology et Department of Mechanical Engineering — Delhi Skill and Entrepreneurship University, avec 7 autres affiliations.
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