20世纪80年代以来，随着经济全球化的高速发展，世界各区域经济联系日益紧密，不同商业区域之间的货运需求极其旺盛，引领世界航运业不断发展，由于加入世界贸易组织开放市场，我国的航运企业面临着与全世界的对手的激烈竞争，而且当前中东局势动荡，燃油价格变幻莫测和再攀新高，燃油成本已经成为船舶运输成本中最大的支出项，并且所占比例不断增加。因此，为了在激烈的市场竞争中取得先机，保持自身的竞争力，控制燃油成本已经成为航运企业成本控制的重中之重。其次，节约资源、保护环境是我国的基本国策。党的十八大明确指出：“要节约集约利用资源，推动资源利用方式根本转变，加强全过程节约管理，大幅降低能源、水、土地消耗强度，提高利用效率和效益。推动能源生产和消费革命，控制能源消费总量，加强节能降耗，支持节能低碳产业和新能源、可再生能源发展，确保国家能源安全[1]”。船舶运输所属的交通运输行业是建设资源节约型、环境友好型社会的重要领域，节约资源、保护环境是发展现代化交通运输业的重要内容[2]。另外，由于船舶驱动的特点，螺旋桨消耗的功率与主机的转速成平方的关系，所以航速的优化和降低可以节省大量的燃油消耗。综上所述，船舶经济航速预测算法的研究与开发，对于我国资源节约环境友好行交通运输业的建立，对于航运企业的企业经营、生存发展以及对于环境友好型社会的建立都具有重要的意义，是现代航运业发展中不可或缺的一个环节。船舶经济航速预测系统的研究与开发具有重要的经济和社会意义，能够实现经济节能与环境保护的宏伟目标。本课题主要从节能经济这一指导指标出发，期望实现最大的经济效益和最小的燃油消耗的良好结合的目标，以远洋航行的舰船作为研究对象，通过前期的在真实远洋状态下实验航行所得的船舶现场数据，利用数据挖掘技术以及数据预处理技术对真实数据进行处理筛选，利用统计机器学习工具通过机器学习算法训练建立此舰船模型，在此基础上通过新型演化算法对关系模型的结构参数进行寻优。最终能够给舰船在大洋航行时，针对不同的海况和航行状态、船舶参数提供实时的经济航速，保证船舶航行的经济可靠性，实现舰船燃油消耗的降低。