交通运输部规划研究院靳廉洁获国家专利权
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龙图腾网获悉交通运输部规划研究院申请的专利一种考虑空间依赖性的港口船舶交通流量预测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：CN114565180B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210265776.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种考虑空间依赖性的港口船舶交通流量预测方法是由靳廉洁;孙相军;刘影;左天立;史言;战国会;戴晓晴;刘展铄设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种考虑空间依赖性的港口船舶交通流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑空间依赖性的港口船舶交通流量预测方法，属于水运交通领域，包括以下步骤：步骤一：AIS数据获取与预处理；步骤二：船舶挂港辨识；步骤三：建立港口网络拓扑图；步骤四：构建港口特征矩阵；步骤五：基于图卷积神经网络模型预测港口船舶交通流量；步骤六：预测误差测试。本发明从港口网络层面对船舶交通流量进行预测，能够从整体上对港口的船舶交通流量动向进行评估，同时，使用适合港口网络拓扑结构的图卷积神经网络为基础构建预测模型，可以充分挖掘港口间的空间依赖性，从而提高港口船舶交通流量的预测精度。本发明对港口船舶交通流量的预测可以为港口提前管理泊位、规划港口建设等提供参考依据。
本发明授权一种考虑空间依赖性的港口船舶交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑空间依赖性的港口船舶交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：AIS数据获取与预处理； 步骤二：船舶挂港辨识； 步骤三：建立港口网络拓扑图； 步骤四：构建港口特征矩阵； 步骤五：基于图卷积神经网络模型预测港口船舶交通流量； 步骤六：预测误差测试； 步骤四中基于步骤三中已经建立的港口网络拓扑图，生成港口的特征矩阵X，港口的特征矩阵X是一个N*Q的矩阵，Q表示矩阵的特征维度；港口的特征共分为三个部分，包括港口的历史船舶交通流量、港口在网络拓扑结构中的特征以及港口网络的公共特征； 在步骤五中，建立的预测模型为双层图卷积神经网络。
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