【摘 要】
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通过国内船舶企业的调研数据,建立基于反向传播人工神经网络(Back Propagation Artificial Neutral Network,BP-ANN)的板材日切割量预测模型,实现对船舶修造工艺能耗及污染物排放的评估,并计算得到船舶工业的能耗及污染物排放指数。通过对能耗及污染物排放现状的深入分析,梳理国内船舶企业能耗及污染物排放特征及影响因素,并提出船舶企业节能环保体系的构建要点,为后续船舶修造工艺优化和船舶工业高质量发展提供科学依据。
【机 构】
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华中科技大学船舶与海洋工程学院,中国船舶工业综合技术经济研究院
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通过国内船舶企业的调研数据,建立基于反向传播人工神经网络(Back Propagation Artificial Neutral Network,BP-ANN)的板材日切割量预测模型,实现对船舶修造工艺能耗及污染物排放的评估,并计算得到船舶工业的能耗及污染物排放指数。通过对能耗及污染物排放现状的深入分析,梳理国内船舶企业能耗及污染物排放特征及影响因素,并提出船舶企业节能环保体系的构建要点,为后续船舶修造工艺优化和船舶工业高质量发展提供科学依据。
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