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用基于回归的机器学习算法建模船舶主、辅发动机动力( Modelling Ships Main and Auxiliary Engine Powers with Regression-Based Machine Learning Algorithms )
F Okumu A Ekmekiolu SS Kara
本文根据七种不同船型的数据，给出了估算新船主副发动机功率的数学关系式。利用这些数学关系，我们可以根据船舶的长度(L)、总吨位(GT)和船龄来估计发动机的功率。我们使用简单线性回归、多项式回归、k-最近邻(KNN)回归和梯度boosting机(GBM)回归算法开发了这些方法。本文给出的关系式具有实际应用价值：在新船的参数化前设计中，我们的数学关系式可以用来估算发动机的功率，从而建造出更加环保的船舶。此外，利用机器学习方法对船舶排放数值计算中的主机和辅机功率进行了预测，为从事排放计算的研究人员提供了数据。结果表明，GBM回归算法在船舶主辅机功率估计方面比其它算法有更高的精度。
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