典型文献
基于机器学习的船舶螺旋桨敞水性能预报代理模型
文献摘要：
介绍了基于机器学习的经典模型,以螺旋桨特征参数为输入,建立船舶螺旋桨敞水性能预报代理模型.对几种典型的回归模型,分析了它们的预报精度和适用性.用随机森林方法建立了船舶螺旋桨敞水性能预报代理模型,其预报结果与试验数据吻合较好.对未知桨试验结果的验证表明,KT和10KQ的预报偏差在5％以内,敞水效率预报偏差在2％以内.该研究为船舶螺旋桨性能预报提供了新的手段,有望缩短设计周期,提高设计效率.
文献关键词：
机器学习;船舶螺旋桨;敞水性能;随机森林模型
中图分类号：
作者姓名：
强以铭;陈诗楠;陈奕宏;褚学森
作者机构：
中国船舶科学研究中心,无锡214082;西安交通大学,西安710049
文献出处：
引用格式：
[1]强以铭;陈诗楠;陈奕宏;褚学森-.基于机器学习的船舶螺旋桨敞水性能预报代理模型)[J].中国造船,2022(05):181-188
A类：
10KQ
B类：
基于机器学习,船舶螺旋桨,螺旋桨敞水,敞水性能,性能预报,代理模型,预报精度,随机森林方法,KT,预报偏差,敞水效率,螺旋桨性能,设计周期,设计效率,随机森林模型
AB值：
0.23219
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