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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于多模型融合的船舶能耗高精度预测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117290673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311158277.2，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于多模型融合的船舶能耗高精度预测系统是由王凯;国鑫;王建行;黄连忠;马冉祺;赵俊豪设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模型融合的船舶能耗高精度预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模型融合的船舶能耗高精度预测系统，包括数据收集与分析模块用于收集并处理船舶能效数据及气象数据，根据特征选择方法对数据进行特征选择；单模型算法船舶能耗预测模块用于构建不同类型的船舶能耗预测模型并进行测试，基于测试结果选取性能优异的模型构成船舶能耗预测模型集；多模型融合船舶能耗预测模块用于通过Stacking模型融合方法将船舶能耗预测模型集中的基础模型进行融合，并采用贝叶斯优化算法和自适应算法优化融合模型，根据优化后的融合模型进行船舶能耗预测；人机交互模块用于对其他模块的分析处理、运行过程以及分析结果进行显示。本发明构建了基于Stacking的船舶能耗预测融合模型，提高了船舶能耗预测融合模型的预测精度。

本发明授权一种基于多模型融合的船舶能耗高精度预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型融合的船舶能耗高精度预测系统，其特征在于，包括数据收集与分析模块、单模型算法船舶能耗预测模块、多模型融合船舶能耗预测模块以及人机交互模块， 数据收集与分析模块用于收集船舶能效数据及气象数据，并对船舶能效数据及气象数据进行预处理，根据特征选择方法对预处理后的船舶能效数据和气象数据进行特征选择后得到特征数据集，并将特征数据集按一定比例划分训练集和测试集， 单模型算法船舶能耗预测模块用于分别使用训练集构建不同类型的船舶能耗预测模型并采用测试集进行测试，根据测试结果计算得到不同模型的性能评价指标，根据性能评价指标的取值选择满足约束条件的船舶能耗预测模型集，所述根据性能评价指标的取值选择满足约束条件的船舶能耗预测模型集包括根据性能评价指标设置目标函数， 根据性能评价指标中的决定系数设置第一约束条件，将满足第一约束条件的船舶能耗预测模型存储至第一过滤模型集中，并分别计算第一过滤模型集中目标函数的取值并按照目标函数取值进行降序排序， 设置第二约束条件，所述第二约束条件为模型的数量约束，根据第二约束条件从第一过滤模型集中依次选择模型并存储至船舶能耗预测模型集中。 所述根据性能评价指标设置目标函数为根据公式1设置目标函数， 式中，R、MAPE、RMSE、MAE和MSE分别为决定系数、平均绝对百分比误差、均方根误差、平均绝对误差和均方误差；w、w、w、w和w为不同的权重系数且相加为1； 多模型融合船舶能耗预测模块用于基于Stacking模型融合方法对船舶能耗预测模型集进行融合，并将融合后的模型表示为融合模型，并根据贝叶斯优化算法和自适应算法对融合模型进行参数优化，根据优化后的融合模型对船舶能耗进行预测， 人机交互模块用于显示数据收集与分析模块、单模型算法船舶能耗预测模块以及多模型融合船舶能耗预测模块的分析处理、运行过程以及分析结果。

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