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基于随机森林算法的大侧斜螺旋桨图谱数字化表达研究: 收藏
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引用; 《中国造船》2024年第3期65卷 40-49页; 作者：李亮陈奕宏肖裕程王超强以铭哈尔滨工程大学哈尔滨150001 中国船舶科学研究中心无锡214082 深海技术科学太湖实验室无锡214082 浙江大学杭州310027; 针对大侧斜螺旋桨INSEAN E1619的图谱水动力数据,利用三次样条插值算法对图谱数据进行大规模扩充,基于多项式线性方法和随机森林法开展图谱螺旋桨推力系数和转矩系数的回归分析,通过k折叠交叉验证和随机网格搜索方法优化模型超参数,获...; 针对大侧斜螺旋桨INSEAN E1619的图谱水动力数据,利用三次样条插值算法对图谱数据进行大规模扩充,基于多项式线性方法和随机森林法开展图谱螺旋桨推力系数和转矩系数的回归分析,通过k折叠交叉验证和随机网格搜索方法优化模型超参数,获得适合大侧斜螺旋桨图谱的高精度随机森林代理模型,它在扩充后的图谱数据集上表现更佳,螺旋桨推力系数、转矩系数和效率的平均预测误差仅为0.8%,0.8%和0.4%,可为更高精度的数字化螺旋桨图谱构建提供方法和参考,螺旋桨图谱的高精度数字化表达对实现图谱设计法的自动化和创新发展有重要影响。; 来源：详细信息评论

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