一种基于混合网络模型的船舶主机功率实时优化方法

本发明提供了一种基于混合网络模型的船舶主机功率实时优化方法，属于船舶节能技术领域，构建混合神经网络模型，混合神经网络模型以物理信息神经网络为基础，引入KAN网络作为前端网络结构，用于建立从航速、船型参数矩阵、推进效率、燃料转化效率与环境因子到主机最小功率的高维非线性映射；采用复合损失函数对混合神经网络模型进行训练，复合损失函数由均方差损失、动力学约束损失、推进效率约束损失和燃料消耗约束损失加权求和构成；利用训练完成的混合神经网络模型，接收实时采集的船舶运行参数与环境参数，通过一次前向传播计算，输出船舶主机的最小功率预测值，实现主机功率的实时优化。