基于随机森林回归的船舶特涂维修的日能耗预测
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。...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
China InfoCom Media Group
2024-01-01
|
| Series: | 大数据 |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.infocomm-journal.com/bdr/CN/10.11959/j.issn.2096-0271.2024018 |
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| author | 甘瑞平, 任新民, 姜军, 李鹏, 周小兵 |
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| first_indexed | 2024-03-08T05:31:32Z |
| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2096-0271 |
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| publishDate | 2024-01-01 |
| publisher | China InfoCom Media Group |
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