船舶能耗预测模型在航运领域中具有重要的应用价值。这些模型对于船舶航行路径优化和节能减排具有重要作用。然而，传统的船舶系统的复杂性给模型选择和优化带来了更大的挑战，而自动机器学习（AutoML）技术将这些过程可以自动化，提高预测模型的性能和开发效率。因此，本文提i出一种基于AutoML的船舶能耗预测模型，进行了一系列实验，并将其与常用的基线模型（LghtGBM）进行了比较。实验结果表明，基于AutoML的船舶能耗预测模型的预测的均方根误差相较于LightGBM减少了超过10%。基于AutoML的船舶能耗预测模型在预测准确性和效率方面取得了显著的提升。