基于Stacking和SHAP的船舶主机能耗预测及可解释性方法及装置

本发明涉及船舶能耗预测技术领域，尤其涉及基于Stacking和SHAP的船舶主机能耗预测及可解释性方法及装置，方法包括收集目标船舶的航行数据信息，所述航行数据信息包括主机能耗数据、航行状态数据和海上环境数据；对航行数据信息进行数据清洗，并使用特征选择提取关键特征；选出单模型作为构建Stacking融合模型的基模型，从线性模型中选取Stacking融合模型的元模型；通过平均绝对误差、均方误差、均方根误差和判定系数四个性能指标综合分析Stacking融合模型的预测性能；采用SHAP可解释性方法对Stacking融合模型进行可解释性分析，定量揭示基模型与输入特征对能耗预测结果的具体贡献。本发明解决了现有技术中融合模型异质性不足及可解释性缺失的问题。