随机森林法在母型船选型中的应用研究

船型技术经济论证中首先需要选择合适的母型船作为初始方案，在此基础上进行船型变换及优选。如何快速地从大量实船方案中筛选出最接近设计方案的船型，是技术经济论证工作智能化不可回避的问题。文中以油轮为例，收集了617艘船舶主尺度等相关要素，建立实船案例库；采用随机森林加权算法获取特征属性的权重，检索出与目标方案最近的方案作为母型船；为验证有效性，与普通权重法、熵权法及层次分析法–熵权法的组合权重法进行比较。结果表明，基于随机森林加权的最近邻算法平均准确率最大值高1%～2%，平均宏观f1分数最大值高1%～6%，检索出的方案与目标方案相似度最高。随机森林法的准确度高，实现了母型船案例检索的智能化与自动化。