文献类型：期刊文章

作　　者：洪耀球[1]

HONG Yaoqiu(School of Information Engineering,Jingdezhen University,Jingdezhen 333000,Jiangxi,China)

机构地区：[1]景德镇学院信息工程学院,江西景德镇333000

出　　处：《济南大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金项目(41761012)。

年　　份：2021

卷　　号：35

期　　号：6

起止页码：546-551

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：建立内河船舶油耗的多种预测模型,如多元线性回归、岭回归、支持向量回归等算法模型,分析船舶主机功率、扭矩、转速、航速等船舶运行参数与油耗的相关性;以某内河船舶的油耗为实例,对机器学习模型进行训练、验证和测试,通过k-折交叉验证方法对模型的准确性进行分析,采用均方根误差、平均绝对误差、决定系数等误差度量指标评价预测模型的可靠性。结果表明,多元线性回归和岭回归模型具有较好的预测性能,模型的精确度高,预测结果更接近船舶的实际油耗数据。

关 键 词：船舶油耗  机器学习  回归模型  模型验证  

分 类 号：TP181] U661.73]