基于随机森林回归的船舶 特涂维修的日能耗预测.
- Resource Type
- Article
- Authors
- 甘瑞平; 任新民; 姜军; 李鹏; 周小兵
- Source
- Big Data Research (2096-0271). 2024, Vol. 10 Issue 1, p170-184. 15p.
- Subject
- Language
- Chinese
- ISSN
- 2096-0271
特殊涂装(简称特涂)维修是修船工作的核心内容,能耗的预测是船舶智能能效优化中的一项重要任务。 使用随机森林回归(RFR)模型对船舶特涂维修日能耗进行分析,去除异常值、随机化和标准化数据集,然 后使用RFR模型对船舶日能耗历史数据进行训练拟和,利用带交叉验证的网格搜索优化RFR模型,使用优 化后的RFR模型对船舶特涂维修日能耗数据进行分析,并与其他模型进行对比实验。结果表明,优化后的 RFR模型预测效果优于多种其他模型,R2 值达93.25%,均方误差明显更低。 [ABSTRACT FROM AUTHOR]