基于随机森林算法的大侧斜螺旋桨图谱数字化表达研究

摘要： 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%... （共10页）