一项发表在arXiv上的新研究探讨了应用监督机器学习，特别是像Ridge回归这样的正则化回归技术，来辨识船舶水动力学系数。该研究利用了从船舶操纵（如之字形和回转试验）的CFD模拟生成的合成数据。研究结果表明，这些方法可以有效缓解多重共线性问题并提高预测精度，而多样化的操纵数据则能增强模型性能。 AI
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新研究方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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arXiv:2606.17121v1 Announce Type: cross Abstract: This study investigates supervised machine learning techniques for identifying ship hydrodynamic coefficients from CFD-generated data from free-running simulations. Specifically, ordinary least squares and regularized regression m…