申请/专利权人：中国船舶科学研究中心

申请日：2024-03-28

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118243215A

主分类号：G01H17/00

分类号：G01H17/00;G06F18/27

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.25#公开

摘要：本发明涉及一种基于堆叠模型的船舶辐射噪声预报方法及装置。其包括：构建用于对船舶辐射噪声预报的船舶辐射噪声预报模型，其中，构建所述船舶辐射噪声预报模型时，包括：提供回归模型组以及用于对所述回归模型组训练的训练样本集，其中，所述回归模型组包括若干相互独立且不同的回归模型；对船舶辐射噪声预报时，提供船舶上任一振动源的振动频率，将所述振动频率依次经所有的回归基模型分别处理，并将所述每个回归基模型的基模型预报结果加载到线性回归模型，并经线性回归模型进行船舶辐射噪声预报。本发明可用于快速预报由于船体振动引起的远场辐射噪声，预报精度高。

主权项：1.一种基于堆叠模型的船舶辐射噪声预报方法，其特征是，所述船舶辐射噪声预报方法包括：构建用于对船舶辐射噪声预报的船舶辐射噪声预报模型，其中，构建所述船舶辐射噪声预报模型时，包括：提供回归模型组以及用于对所述回归模型组训练的训练样本集，其中，所述回归模型组包括若干相互独立且不同的回归模型；所述训练样本集包括若干训练样本，对任一训练样本，包括若干振动源在船舶上的振动频率以及在船舶外噪声测点所测量的噪声声压级，其中，所述同一训练样本内的噪声声压级与所有振动源的振动频率正对应；基于形成训练样本集的噪声测点的数量m，将训练样本集划分为m个训练数据集，其中，每个训练数据集内的所有训练样本均与同一噪声测点正对应，对任一训练数据集，包括一个子样本集、一个子验证集以及一个子测试集；对每个训练数据集，利用所述训练数据集内的子样本集对所有的回归模型进行训练，并利用所述训练数据集内的子验证集对训所有回归模型的练状态进行验证，基于子验证集的验证结果选择对当前训练数据集预报精度最高的回归模型，并将所选择的回归模型作为回归基模型；对所有的训练数据集均选择得到相应的回归基模型后，对每个训练数据集，将所述训练数据集内的子样本集与子验证集合并，以形成当前训练数据集的基模型训练集；配置每个回归基模型对基模型训练集进行预报，以在对每个基模型训练集预报后生成一个基模型预报结果集；将所有的基模型预报结果集作为训练特征集，并利用所述训练特征集对线性回归模型进行训练，以在训练后构建得到船舶辐射噪声预报模型；对船舶辐射噪声预报时，提供船舶上若干振动源的振动频率，将所有振动源的振动频率同时经所有的回归基模型分别处理，并将所述每个回归基模型的基模型预报结果加载到线性回归模型，并经线性回归模型进行船舶辐射噪声预报。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国船舶科学研究中心 基于堆叠模型的船舶辐射噪声预报方法及装置

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