論文の概要: Fuel Consumption Prediction for a Passenger Ferry using Machine Learning and In-service Data: A Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13123v2
• Date: Mon, 23 Oct 2023 22:13:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 22:42:59.951239
• Title: Fuel Consumption Prediction for a Passenger Ferry using Machine Learning and In-service Data: A Comparative Study
• Title（参考訳）: 機械学習とサービス内データを用いた旅客船の燃費予測 : 比較検討
• Authors: Pedram Agand, Allison Kennedy, Trevor Harris, Chanwoo Bae, Mo Chen, Edward J Park
• Abstract要約: 本稿では,旅客船から収集したサービス内データを用いて,燃料消費を予測するモデルを提案する。 最高の予測性能は、ブーチングアンサンブルアプローチであるXGboost技術を用いて開発されたモデルから得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.516843968790116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the importance of eco-friendly transportation increases, providing an efficient approach for marine vessel operation is essential. Methods for status monitoring with consideration to the weather condition and forecasting with the use of in-service data from ships requires accurate and complete models for predicting the energy efficiency of a ship. The models need to effectively process all the operational data in real-time. This paper presents models that can predict fuel consumption using in-service data collected from a passenger ship. Statistical and domain-knowledge methods were used to select the proper input variables for the models. These methods prevent over-fitting, missing data, and multicollinearity while providing practical applicability. Prediction models that were investigated include multiple linear regression (MLR), decision tree approach (DT), an artificial neural network (ANN), and ensemble methods. The best predictive performance was from a model developed using the XGboost technique which is a boosting ensemble approach. \rvv{Our code is available on GitHub at \url{https://github.com/pagand/model_optimze_vessel/tree/OE} for future research.
• Abstract（参考訳）: 環境にやさしい輸送の重要性が増すにつれて、海洋船の運用に効率的なアプローチが不可欠である。 気象状況を考慮した状態監視手法と船舶のサービス内データの利用予測には,船舶のエネルギー効率を予測するための正確かつ完全なモデルが必要である。 モデルは、すべての運用データをリアルタイムで効果的に処理する必要がある。 本稿では,旅客船から収集したサービス内データを用いて,燃料消費を予測するモデルを提案する。 モデルの適切な入力変数を選択するために統計的およびドメイン知識法が用いられた。 これらの方法は、実用性を提供しながら、過度に適合し、欠落したデータ、多項性を防止する。 検討した予測モデルには、多重線形回帰(MLR)、決定木アプローチ(DT)、人工知能ニューラルネットワーク(ANN)、アンサンブル手法などがある。 最高の予測性能は、強化アンサンブルアプローチであるXGboost技術を用いて開発されたモデルから得られる。 \rvv{Our codeは、将来の研究のためにGitHubの \url{https://github.com/pagand/model_optimze_vessel/tree/OE}で入手できる。

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