文摘为有效预测船舶油耗,提出一种基于混合核函数的船舶油耗预测模型。分别构建径向基函数(radial basis function,RBF)和多项式单核函数的支持向量回归(support vector regression,SVR)模型,并利用自适应随机搜索(adaptive random search,ARS)算法对两者进行优化。在此基础上,建立基于混合核函数ARS-SVR的船舶油耗预测模型。以一艘风帆助航的大型原油运输船(very large crude carrier,VLCC)为研究对象,基于实船监测数据开展船舶油耗预测。结果表明,与单一的RBF和多项式单核ARS-SVR相比,采用混合核函数ARS-SVR的模型的预测结果的均方根误差分别降低了19.8%和30.2%。所提出的船舶油耗预测模型可以提升风帆助航船油耗计算的准确率,有助于优化船舶能效和提升管理技术。
