NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LƯỢNG NHIÊN LIỆU TIÊU THỤ CỦA TÀU BIỂN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Tóm tắt

Trong bài báo nghiên cứu này, chúng tôi trình bày một mô hình dự báo mức tiêu thụ nhiên liệu cho tàu biển bằng cách áp dụng thuật toán Random Forest được đào tạo trên các thông số vận hành của tàu trong báo cáo buổi trưa của tàu bờ, chẳng hạn như khoảng cách tàu chạy, tốc độ, tải trọng hàng hóa, chiều cao sóng, tốc độ gió và độ chúi của tàu. Mô hình được tích hợp với giao diện người dùng tương tác trên nền tảng PyQt5 để người vận hành sử dụng theo thời gian thực một cách dễ dàng. Mô hình đạt hiệu suất cao với kết quả thử nghiệm là sai số tuyệt đối trung bình (MAE) là 0,78 tấn và hệ số xác định (R²) là 0,715, phản ánh khả năng dự báo khá chính xác so với dữ liệu thực tế. Người vận hành có thể dễ dàng nhập dữ liệu đầu vào và nhận kết quả dự báo trong vài giây trên giao diện người dùng và nó cũng cung cấp biểu đồ so sánh giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo. Nghiên cứu này cho thấy tiềm năng ứng dụng to lớn của các phương pháp học máy để đóng góp vào quản lý năng lượng hàng hải bằng cách tối ưu hóa hoạt động của tàu và chi phí vận hành.