基于机器学习的船舶阻力预报模型研究

张乔宇; 黄国富; 金建海

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基于机器学习的船舶阻力预报模型研究

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基于泰洛标准组剩余阻力系数集[1],采用6种经典机器学习回归预测模型,随机抽取数据集不同排列组合作为训练样本和测试样本,以测试样本的真实值和预测值的均方误差和相关系数作为不同回归预测模型的评价指标。同时在其他参数相同的条件下,对4组不同宽度吃水比做线性插值,将所得剩余阻力系数与回归模型预报结果进行比较。结果表明,回归树在所选模型中对于泰洛标准组船舶阻力预报具有较高精度和较好的泛化能力,为以后船舶阻力预报近似模型的选择提供参考。

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来源
《舰船科学技术》 |2019年第23期|6-10|共5页
作者
张乔宇; 黄国富; 金建海;
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作者单位

中国船舶科学研究中心;

江苏无锡214082;

中船重工(上海)节能技术发展有限公司;

上海210000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类船舶快速性;
关键词
船舶阻力; 机器学习; 泰洛系列; 回归预测;

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