甘瑞平，任新民，姜军，李鹏，周小兵

1. 云南大学信息学院，云南 昆明 650504；2. 友联船厂（蛇口）有限公司，广东 深圳 518067；3. 深圳市中科银狐机器人有限公司，广东 深圳 518216

0 引言

进入21世纪以来，国际经济联系日益紧密，国际贸易的发展超过了物质生产的发展，达到了前所未有的高度，已经成为衔接世界经济的重要纽带。随着物流行业的不断发展，越来越多的企业开始将物流作为其策略重点，物流产业链越来越复杂，需求越来越多元化，运输行业也随之不断升级。同时，跨境贸易的不断增加也推动了运输行业的发展。而船舶运输是运输行业最重要的一环，世界上通过船舶运输的货物约占总运输货物的80%，已然成为运输业的标杆。运载化学品和石油的船舶由于装载货物的特殊性，需要定期使用特别的涂层进行维修和保养（即船舶特涂业务）。因此，在修船厂对船舶进行维修不仅需要大量的材料与人员支撑，同时还需要庞大的能源消耗，包括维修设备的电力消耗等。为了提高修船厂的盈利空间，需要对船舶进行科学的维护和管理，控制和优化船舶维修和保养过程中的设备能源消耗。因此，开发船舶能效优化技术具有重要意义[1-2]，随着大数据和机器学习等技术的不断发展，以及“E航海”战略的施行，面向船舶的智能能效管理技术的研究与应用[3]将是大势所趋,通过记录并解读船舶修造过程中的数据，将其用于对船舶能耗影响要素的归纳分析，进而建立能耗预测模型，可以对船舶能耗进行详细的描绘和预测[4]。……