一种船舶实航油耗预测方法

本发明公开了船舶实航油耗预测方法，步骤如下：步骤1：获取船舶航行与海况历史数据；步骤2：获取预处理的数据中各特征的权重，并通过加权特征重要性随机森林算法获取各特征的重要性；步骤3：根据各特征的重要性，筛选出与油耗有关的特征，并获取筛选出的特征之间的相关性；步骤4：将特征之间的相关性转换成邻接矩阵；步骤5：通过优化的残差图卷积网络将邻接矩阵转换成iLSTM神经网络所需的特征矩阵；步骤6：构建iLSTM神经网络，将特征矩阵作为iLSTM神经网络的输入对iLSTM神经网络进行训练；步骤7：用训练好的iLSTM神经网络对船舶实航油耗进行预测。本发明能很好地适应船舶油耗预测任务中的多变环境和复杂条件，使得对油耗的预测更准确且鲁棒。