大数据 (Jan 2024)

基于随机森林回归的船舶特涂维修的日能耗预测

  • 甘瑞平, 任新民, 姜军, 李鹏, 周小兵

DOI
https://doi.org/10.11959/j.issn.2096-0271.2024018
Journal volume & issue
Vol. 10, no. 1
pp. 170 – 184

Abstract

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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。

Keywords