[发明专利]一种基于机器学习的集装箱船纵倾优化方法有效
| 申请号： | 202111523517.5 | 申请日： | 2021-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN113968315B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 涂海文;孙江龙;夏凯;牟林;赵恩金 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | B63B71/10 | 分类号： | B63B71/10 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 吴晓茜 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于机器学习的集装箱船纵倾优化方法，包括以下步骤：基于集装箱船模纵倾优化阻力实验数据，建立集装箱船纵倾优化阻力数据库；将数据库分为训练集、测试集和验证集；构建四种不同的机器学习模型，利用数据库分别对四种不同机器学习模型进行训练，得到四种不同的机器学习模型最优参数；采用预测模型评价指标对四种不同的机器学习模型进行比较，选择最优性能的机器学习模型作为集装箱船最佳纵倾预测模型；利用集装箱船最佳纵倾预测模型进行集装箱船纵倾预测，得到集装箱船的最佳纵倾。有益效果是：只需给定集装箱船相关特征数据，即可预测集装箱船在变纵倾状态下的阻力大小，并且找到集装箱船所受阻力最小对应的纵倾状态，简单高效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 集装箱 纵倾 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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