【摘 要】
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本文针对船舶快速性能高效预报中存在的难度,以33艘油船、43艘散货船水池模型试验数据为基础,应用机器学习算法建立船舶快速性能预报的代理模型.研究了不同组合方式的船体有量纲与无量纲参数、代理模型种类对船型快速性能预报精度的影响,对比了代理模型在相近船型预报和同类船型预报2种应用场景中的适用性.结果显示,有量纲与无量纲混合的参数组合可以提高模型预报精度,船舶快性能代理模型预报误差约为3％～7％.
【机 构】
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中国船舶科学研究中心上海分部,上海200011
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本文针对船舶快速性能高效预报中存在的难度,以33艘油船、43艘散货船水池模型试验数据为基础,应用机器学习算法建立船舶快速性能预报的代理模型.研究了不同组合方式的船体有量纲与无量纲参数、代理模型种类对船型快速性能预报精度的影响,对比了代理模型在相近船型预报和同类船型预报2种应用场景中的适用性.结果显示,有量纲与无量纲混合的参数组合可以提高模型预报精度,船舶快性能代理模型预报误差约为3％～7％.
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