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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利一种基于数据驱动的递归神经网络船舶运动模型方法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：CN114861319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210553682.3，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于数据驱动的递归神经网络船舶运动模型方法是由邓芳;张翰林;于敦敬;杨化林设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的递归神经网络船舶运动模型方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动的递归神经网络船舶运动模型方法，包括：通过船舶航行试验，获取船舶低频运动船位、航向及推进器运行信息；构建船舶运动递归神经网络模型体系结构，基于获取的船舶低频运动信息和推进系统运行信息，构建递归神经网络训练数据集及测试数据集；基于训练数据集，采用不同激活函数和优化算法构建递归神经网络船舶运动模型并进行迭代训练；基于测试数据集，对建立的船舶运动神经网络模型进行测试及优化，确定最终的船舶运动递归神经网络模型。本发明基于数据驱动原理，仅基于船舶测量船位和航向，及当前的船舶推进系统信息，建立基于数据驱动的递归神经网络船舶运动模型，实现对未来船位和航向的直接预测，而无需对系统参数进行辨识，可实现智能船舶的数据驱动控制，从而构建船舶智能控制系统。

本发明授权一种基于数据驱动的递归神经网络船舶运动模型方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的递归神经网络船舶运动模型建模方法，其特征在于，包括以下步骤： 101、进行船舶航行试验，使船舶按一定操纵状态行驶，通过卫星导航系统、位置参考系统和罗经系统获取船舶运动状态信息，并记录船舶航行时的推进系统推进器实时运行信息，包括：通过传感器系统获取船舶的船位和航向信息，通过滤波系统滤除测量船位和航向信息中的高频波浪运动成分和测量噪声，得到各采样时刻的船舶低频运动状态信息，记为ηt＝[xt,yt,ψt]T，其中：η表示船舶的低频运动向量，x,y,ψ分别为船舶在地球坐标系中的北向坐标、东向坐标和航向角；获取船舶推进系统运行信息，包括各螺旋桨转速及舵角信息，记为ut＝[n1t,n2t,...,α1t,α2t,...,δ1t,δ2t,...]T，其中u表示推进器运行状态向量，ni，αi，δi,i＝1,2,...分别为螺旋桨转速、方位角及方向舵舵角；下标t表示当前采样时刻； 102、构建船舶运动的递归神经网络模型结构，确定神经网络输入层及输出层神经元节点，通过交叉试验法确定隐藏层层数、隐藏层神经元节点数； 103、基于获取的船舶低频运动信息和推进系统运行信息，构建递归神经网络训练数据集，以及神经网络测试数据集；输入数据集被标记为{x0,x1,...,xt,xt+1,...}，隐藏层的输出集记为{φ0,φ1,...,φt,φt+1,...}，输出数据集记为{y0,y1,...,yt,yt+1,...}；建立船舶运动神经网络模型映射关系：yt+1＝FXt，其中F·为隐式表达式函数； 104、基于递归神经网络训练数据集，采用不同激活函数和优化算法构建递归神经网络船舶运动模型，以损失函数最小为目标，选取合适的激活函数和优化算法对船舶运动神经网络模型进行迭代训练，得到神经网络各层神经元节点中的权值系数； 105、基于神经网络测试数据集，对训练建立的船舶运动神经网络模型进行模型测试，验证所建立的神经网络模型的泛化性能，并进行模型优化，确定最终的船舶运动递归神经网络模型。

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