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傳統的船舶載重獲取方法多基于人工查表、經驗計算和回歸分析，這些方法操作麻煩，自動化水平較低，計算過程充斥著大量經驗數值和統計公式，而一些統計公式和經驗數值隨著船型的變化已經過時，需要及時更新。目前，獲取全球船舶動態載重是一項困難的工作。文中提出基于船舶自動識別系統和人工神經網絡的船舶載重預測方法，該方法分析了船舶長度、寬度、吃水深度、船舶類型與船舶載重的數學關系，建立了 Adam-dropout優仳的多層人工神經網絡，確定了船舶載重預測的最佳輸入組合;同時，還探究了該方法適用的船舶類型。實驗結果表眀，ANN的輸λ為船舶長度、寬度、吃水深度、船舶類型時，預測效果最妤，MAPE誤差為7.63%，最小APE誤差可達0.05%;神經網絡的隱含層數為4、神經元個數為11時，預測結果最優;該方法適用于原油船、散貨船、化學品船、集裝箱船、液化夭然氣船、液化石油氣船、成品油船、雜貨船、冷凍船，預測MAPE誤差均在15%以內。
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