一种基于stacking集成学习的船舶油耗预测与速度优化方法

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一种基于stacking集成学习的船舶油耗预测与速度优化方法
申请号:CN202411117053
申请日期:2024-08-15
公开号:CN118643277B
公开日期:2024-11-01
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于stacking集成学习的船舶油耗预测与速度优化方法,包括如下步骤:对油耗数据和影响油耗相关因素的数据进行预处理,基于预处理后的数据按照比例划分为训练数据和测试数据;构建stacking集成学习模型,用于船舶油耗的预测;将处理后的影响油耗相关因素数据输入到stacking集成学习模型中,实现对船舶油耗的预测;对stacking集成学习模型的预测结果进行评估;建立以船舶速度为决策变量,以船舶油耗最小为目标的船舶速度优化模型;对船舶速度优化模型进行离散化;基于船舶速度优化模型的约束,对离散后的船舶速度优化模型进行求解,确定不同航段最优的船舶速度,以及不同航段最优的船舶速度的船舶油耗,确定油耗节省量。
技术关键词
集成学习模型 船舶 速度优化方法 油耗 支持向量机模型 随机森林模型 近邻算法 数据 学习器 交叉验证法 决策 变量 回归算法 参数
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