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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开了一种基于多灰箱模型融合的风翼助航船舶油耗预测方法，包括：获取风翼‑柴油机混合动力船舶运行数据和船舶设计参数，进行预处理，得到初始特征集；对初始特征集进行特征工程处理，得到特征集；根据船舶设计参数构建船舶油耗白箱模型，得到初步船舶油耗；根据初步船舶油耗、特征集和船舶实际油耗值使用多种不同的机器学习算法搭建不同的灰箱模型，进行评估得到最优的几种灰箱模型；将几种灰箱模型通过Stacking融合算法进行融合，得到船舶油耗预测模型；对船舶油耗预测模型使用贝叶斯优化进行优化，得到优化后的船舶油耗预测模型；使用此模型，能够实现在复杂海况下对风翼‑柴油机混合动力船舶在不同风翼工况下油耗的准确预测。
主权项：1.一种基于多灰箱模型融合的风翼助航船舶油耗预测方法，其特征在于，包括：S1：获取风翼-柴油机混合动力船舶运行数据和船舶设计参数，所述船舶运行数据包括正午报告、风翼运行数据、气象信息和船舶实际油耗值，所述船舶设计参数包括船体结构参数和动力设备参数，对所述船舶运行数据进行预处理，得到初始特征集；S2：对所述初始特征集进行特征工程处理，所述特征工程包括特征选择和特征构造，得到特征集；S3：根据所述船舶设计参数构建船舶油耗白箱模型，得到初步的船舶油耗；S4：根据所述初步的船舶油耗、所述特征集和所述船舶实际油耗值使用n个不同的机器学习算法搭建n个不同的灰箱模型，并对所述灰箱模型进行评估，根据船舶的类型得到最优的m个灰箱模型；S5：将所述m个灰箱模型通过Stacking融合算法进行融合，使用所述特征集和所述船舶实际油耗值进行训练和验证，得到船舶油耗预测模型；S6：对所述船舶油耗预测模型使用贝叶斯优化进行超参数优化，得到优化后的船舶油耗预测模型；S7：使用所述优化后的船舶油耗预测模型对风翼-柴油机混合动力船舶进行油耗预测，得到风翼-柴油机混合动力船舶的油耗。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于多灰箱模型融合的风翼助航船舶油耗预测方法
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