基于PSO-XGBoost的船舶特涂工序能耗预测

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘  要：涂装是修造船企业最大的能耗单元，能耗预测是船舶智能能效优化中的一项重要任务。应用XGBoost模型对船舶特涂工序能耗进行分析。采用基于博弈论的SHAP（解释机器学习模型输出）方法解释变量因子对目标准确预测的影响。利用粒子群算法（PSO）优化XGBoost模型超参数，从而构建PSO-XGBoost模型对船舶特涂工序能耗历史数据进行训练拟合，并与其他能耗预测模型进行对比实验。（剩余10559字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人