- Tytuł:
-
Prediction of a newbuilding proce of the bulk carriers based on gross tonnage gt and main engine power
Prognozowanie ceny budowy masowców na podstawie pojemności rejestrowej i mocy napędu - Autorzy:
-
Cepowska, Ż.
Cepowski, T. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/410177.pdf
- Data publikacji:
- 2017
- Wydawca:
- STE GROUP
- Tematy:
-
bulk carrier
newbuilding price
cost estimation
gross tonnage
engine power
design
artificial neural networks
linear regression
approximation
masowiec
cena budowy
pojemność rejestrowa
moc napędu
projektowanie
sztuczne sieci neuronowe
regresja liniowa
aproksymacja - Opis:
-
The paper presents mathematical relationships that allow us to forecast the newbuilding price of new bulk carriers, based on data concerning vessels built in 2005-2015. The presented approximations allow us to estimate the price based on a gross tonnage capacity and a main engine power The approximations were developed using linear regression and the theory of artificial neural networks. The presented relations have practical application for estimation of bulk carrier newbuilding price needed in preliminary parametric design of the ship. It follows from the above that the use of artificial neural networks to predict the price of a bulk carrier brings more accurate solutions than linear regression.
W publikacji przedstawiono matematyczne zależności pozwalające na prognozowanie ceny budowy masowców budowanych w latach 2005-2015. Przedstawione aproksymacje pozwalają na oszacowanie ceny w oparciu o pojemność rejestrową GT i moc napędu. Aproksymacje zostały opracowane przy wykorzystaniu regresji liniowej i teorii sztucznych sieci neuronowych. Przedstawione zależności mają praktyczne zastosowanie do szacowania ceny budowy masowca dla potrzeb wstępnego parametrycznego projektowania statku. Z badań wynika, że zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania ceny masowca przynosi dokładniejsze rozwiązania niż wykorzystanie regresji liniowej. - Źródło:
-
Management Systems in Production Engineering; 2017, 1 (25); 42-45
2299-0461 - Pojawia się w:
- Management Systems in Production Engineering
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł