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基于决策树和动态样本的舰船阻力预报

Resistance prediction of naval ships based on decision tree and dynamic samples

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【作者】 刘子祥李胜忠赵峰

【Author】 LIU Zi-xiang;LI Sheng-zhong;ZHAO Feng;China Ship Scientific Research Center;

【机构】 中国船舶科学研究中心

【摘要】 本文提出了一种新型的水面舰船阻力预报方法。该方法基于大样本数据库,利用基于决策树(Decision Tree)的随机森林(Random Forest)和梯度提升机(Gradient Boosting Tree)算法及动态样本(Dynamic Samples)方法建立动态化的预报模型,可对高速排水型舰船的船体阻力进行预报。应用该方法,对随机抽选的多艘船型进行预报测试,测试结果表明该方法具有较高的精度,具有较好的工程实用性。

【Abstract】 In this paper,a new method for resistance prediction of naval ships was present.This new method is based on large sample database,with random forest,gradient boosting tree and dynamic samples.This method could establish dynamic prediction models and predict the hull resistance of conventional naval ships like destroyers and frigates.This method is tested with multiple ships randomly selected from the database,and the result shows that the method has good accuracy and practicability.

  • 【会议录名称】 第十六届全国水动力学学术会议暨第三十二届全国水动力学研讨会论文集(下册)
  • 【会议名称】第十六届全国水动力学学术会议暨第三十二届全国水动力学研讨会
  • 【会议时间】2021-10-30
  • 【会议地点】中国江苏无锡
  • 【分类号】U661.311
  • 【主办单位】中国力学学会(Chinese Society of Theoretical and Applied Mechanics)、《水动力学研究与进展》编委会(Journal of Hydrodynamics Editorial Board)、中国造船工程学会(Chinese Society of Naval Architecture and Marine Engineering)、中国船舶科学研究中心(China Ship Scientific Research Center)
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