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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于多源异构船舶航运数据的船舶轨迹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：CN115545293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211193969.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于多源异构船舶航运数据的船舶轨迹预测方法是由张新宇;史建刚;姜玲玲;钱韦华超;李元奎;郭文强;崔浩设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源异构船舶航运数据的船舶轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源异构船舶航运数据的船舶轨迹预测方法，包括：对多源异构船舶航运数据进行数据完整性分析、时空轨迹同步以及船舶轨迹提取；基于船舶轨迹状态构建三级轨迹缓存，并设计增量式轨迹状态挖掘算法，学习预测模型特征参数并实现船舶运动规律挖掘；利用挖掘规律构建船舶轨迹预测算法，输出预测船舶轨迹以及概率。本发明充分利用多源异构船舶航运数据信息互补优势，同时兼顾预测结果的可解释性，通过设计轨迹提取框架、增量式轨迹状态挖掘算法、轨迹预测算法等关键技术，实现港口水域中长期期序列的船舶轨迹预测，从而提前对船舶进行安全预警，指导驾驶员提前做出避障等安全驾驶行为，保障船舶的航行安全。

本发明授权一种基于多源异构船舶航运数据的船舶轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源异构船舶航运数据的船舶轨迹预测方法，其特征在于，包括： 获取多源异构船舶航运数据；并对所述多源异构船舶航运数据进行预处理，得到船舶轨迹状态；所述多源异构船舶航运数据包括：船舶自动识别系统、矢量电子海图、水文气象和船舶注册数据； 基于所述船舶轨迹状态构建三级轨迹缓存，并设计增量式轨迹状态挖掘算法，学习隐马尔可夫模型参数并实现船舶运动规律挖掘；所述增量式轨迹状态挖掘算法包括：状态缓存和状态挖掘函数，状态挖掘函数根据观测状态和隐状态迭代和聚合所述三级轨迹缓存的初始状态，从而构建所述状态缓存，若1~3级缓存发生更新，则将更新量迭代和聚合，并将结果作为增量再缓存至状态缓存，如此循环训练，若缓存不在更新，则输出最终训练完后的隐马尔可夫模型参数，进而得到包含船舶运动规律的隐马尔可夫模型作为船舶轨迹预测模型； 利用所述船舶轨迹预测模型构建船舶轨迹预测算法，输出预测船舶轨迹以及概率； 其中，所述船舶轨迹状态包括观测状态和隐状态；所述观测状态包括：船舶轨迹中的经度、纬度、对地航速、航向、风力及流速；所述隐状态包括：按照用户预定规则聚合的目标船舶的历史轨迹集合； 所述三级轨迹缓存包括：以轨迹编码为Key，归档轨迹Value构建一级缓存L1TrainingSet；以观测状态编码为Key、隐状态编码为Value构建二级缓存L2TrainingSet；以轨迹编码为Key、隐状态编码为Value进行倒排轨迹，从而构建三级缓存L3TrainingSet。

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