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本发明公开了一种基于船舶传感网的船舶油耗数据预测方法，包括以下步骤：步骤s1：在船舶上安装船舶自动识别系统和油位传感器，采集船舶航行静态数据、动态数据和油耗数据；步骤s2：将船舶航行动态数据和油耗数据作为有效样本数据，进行第一次神经网络模型训练；步骤s3：结合神经网络模型和油耗数据，设定油耗阈值，若实际油耗超过油耗阈值，则判断船舶油耗异常，反之，则重复本步骤；步骤s4：结合油耗数据和油耗异常数据，进行第二次神经网络模型训练，对船舶航行油耗进行有效预测。本发明通过结合第一次神经网络训练的模型和第二次神经网络训练的模型，对船舶航行油耗数据进行准确预测。

本发明公开了一种锚泊船舶姿态与位置监测方法及系统，其方法包括步骤：S1、通过设置于船舶船体外侧的多个惯导传感模块测量加速度、角速度、磁场强度、气压信息、GPS‑RTK信息，GPS‑RTK信息为全球定位卫星载波相位动态时差分信息；S2、对惯导传感模块测量得到的信息进行融合处理，以分析船舶的姿态数据和位置数据；步骤S2中包括：S2.1、采用基于梯度下降法的两级姿态更新解算算法分析船舶的实时姿态数据；S2.2、采用多个传感器融合的卡尔曼滤波算法分析船舶的实时位置数据。本发明提供了一种成本低、精度高、速度快、稳定性好的锚泊船舶姿态与位置监测系统，而且不仅能准确监测船舶的实时姿态、位置数据，还能很好的预测下一时刻船舶的姿态、位置数据。