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龙图腾网获悉上海海事大学;上海慧舫海事科技有限公司申请的专利一种基于孪生网络的船舶主机燃油油耗率预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116595367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310545995.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于孪生网络的船舶主机燃油油耗率预测方法是由曾向明;张宁;张春昌;杨柳;高俊波设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于孪生网络的船舶主机燃油油耗率预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于孪生网络的船舶主机燃油油耗率预测方法，包括以下步骤：获取实际正常船舶巡航工况下实船监测数据集，将实际的数据集输入训练好的油耗率预测模型中，得到预测的油耗率，其中，油耗率预测模型的训练过程包括：S1、特征组成数据集；S2、得到具有初始值的LSTM网络；S3、训练组合网络；S4、对S3的组合网络进行复制，形成孪生网络；S5、依据船舶和航线异同对新的训练集进行标注；S6、采用随机梯度下降法训练组合网络的两个输出的距离和标注的训练集之间的相似度，得到训练完成的油耗率预测模型。与现有技术相比，本发明具有适应远洋船舶实际航行中复杂海况和气象情况等优点。

本发明授权一种基于孪生网络的船舶主机燃油油耗率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于孪生网络的船舶主机燃油油耗率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取实际正常船舶巡航工况下实船监测数据集，将实际的数据集输入训练好的油耗率预测模型中，得到预测的油耗率，其中，油耗率预测模型的训练过程包括： S1、获取正常船舶巡航工况下实船监测的数据，从数据中提取特征，特征组成数据集； S2、构建卷积神经网络，对数据集进行采样得到序列，序列组成训练集，基于训练集对卷积神经网络预训练，得到具有初始值的LSTM网络； S3、在具有初始值的LSTM网络后增加一个多层神经网络，将具有初始值的LSTM网络的输出输入多层神经网络进行训练，得到训练完成的组合网络，所述组合网络包括LSTM网络和多层神经网络； S4、对S3的组合网络进行复制，将两个组合网络做并行连接，形成孪生网络； S5、将S2的训练集的序列打乱，通过每次从训练集中抽取两个序列组成一个新的训练集，依据船舶和航线异同对新的训练集进行标注； S6、将S5的标注后的训练集输入孪生网络，标注后的训练集被分为两份，分别输入组合网络，采用随机梯度下降法训练组合网络的两个输出的距离和标注的训练集之间的相似度，优化组合网络的参数，得到训练完成的油耗率预测模型； 标注后的训练集被分为两份输入组合网络后，组合网络分别输出y1和y2，采用对比损失函数度量计算组合网络的输出y1和y2的距离，其中，组合网络的输出y1和y2的距离的表达式为： 其中，d为两个输入是否为同类别的标志，当同类时d=1，而不同类时d=0，为两个输入为同类别时的损失函数，为两个输入为不同类别时的损失函数； 为两个输入之间的距离，为阈值。

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