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申请/专利权人：无锡九方科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于集成学习的船舶失速模型的应用方法和系统，涉及航海技术领域，方法包括：预先训练基于集成学习的失速模型集合；采集船舶的动力系统特征、操纵性能特征、风浪特征和洋流特征；根据相关特征的分布特征在集合中选择匹配的子集合；将前述动力系统特征、操纵性能特征、风浪特征和洋流特征输入至子集合中，得到每个失速模型输出的是否失速的预测结果。本发明人利用数据维度和样本分布的匹配性，提高了预测的准确性。
主权项：1.一种基于集成学习的船舶失速模型的应用方法，其特征在于，包括：预先训练基于集成学习的船舶失速模型集合，所述船舶失速模型集合包括多个船舶失速模型；采集船舶的动力系统特征、操纵性能特征、风浪特征和洋流特征，所述风浪特征和洋流特征根据所述船舶的航向角确定；分别计算所述动力系统特征、操纵性能特征、风浪特征和洋流特征的分布特征；所述分布特征包括平均值、数据范围、线性程度和离散程度；根据所述分布特征，在所述船舶失速模型集合中选择匹配的子集合，所述子集合包括多个目标船舶失速模型；将所述动力系统特征、操纵性能特征、风浪特征和洋流特征输入至每个目标船舶失速模型中，得到每个目标船舶失速模型输出的是否失速以及失速区间的预测结果；根据多个预测结果判断最终预测结果；其中，所述预先训练基于集成学习的船舶失速模型集合，包括：采集多个船舶的样本特征和标签；所述标签包括是否失速和失速区间，所述样本特征包括船舶的动力系统特征、操纵性能特征、风浪特征和洋流特征；将所述样本特征和标签划分为训练组和验证组；采用所述训练组训练所述船舶失速模型集合中的每个船舶失速模型；采用验证组验证每个船舶失速模型的预测正确性和置信度，并建立验证组中的样本特征的分布特征与正确模型的对应关系；其中，所述正确模型为预测正确且置信度大于设定值的模型。
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