螺旋桨的参数优化是船舶行业一项重要的研究内容，而参数优化的目标是为了提升螺旋桨的综合性能。因此，快速且准确地预报螺旋桨性能对于螺旋桨设计极为重要。文章提出了一种基于神经网络与随机森林相结合的螺旋桨综合性能预报算法，并通过实验验证了该算法在POPP数据集上具有很好的准确率，以及该方法的参数选择、特征提取和性能预测的有效性。
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