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龙图腾网获悉山东大学申请的专利高波动工况的船舶推进负荷预测方法、系统、设备及介质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：CN120317027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510796751.7，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权高波动工况的船舶推进负荷预测方法、系统、设备及介质是由邹亮;罗馨雅;庞硕;韩智云;刘星斗;信思笑;李震设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本高波动工况的船舶推进负荷预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及船舶推进负荷预测技术领域，具体涉及一种高波动工况的船舶推进负荷预测方法、系统、设备及介质，包括：获取高波动工况下的船舶运行参数序列；将船舶运行参数序列输入预训练的推进负荷预测模型，输出指定时间尺度的船舶推进负荷预测序列；推进负荷预测模型包括改进时序卷积网络、双向长短期记忆网络、注意力机制单元和全连接层。本申请通过改进时序卷积网络提取双向多尺度特征，双向长短期记忆网络分离前向与后向时序处理路径解析双向依赖关系，注意力机制单元采用三阶段权重分配增强关键特征聚焦，全连接层实施非线性映射，实现高波动工况下推进负荷预测精度与实时响应能力的协同优化。

本发明授权高波动工况的船舶推进负荷预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种高波动工况的船舶推进负荷预测方法，其特征在于，包括： S1.获取高波动工况下的船舶运行参数序列，船舶运行参数序列为预设时间窗口的船舶运行参数的时序数据，船舶运行参数包括燃料电池输出参数、锂电池状态参数、推进电机运行参数及环境监测数据； S2.将船舶运行参数序列输入预训练的推进负荷预测模型，输出指定时间尺度的船舶推进负荷预测序列，推进负荷预测模型包括改进时序卷积网络、双向长短期记忆网络、注意力机制单元和全连接层，其中： 改进时序卷积网络接收推进负荷预测模型的输入，通过正向膨胀因果卷积分支生成正向特征序列、逆向膨胀因果卷积分支生成特征序列，残差连接模块融合正向特征序列和逆向特征序列并压缩通道维度，输出融合多尺度时序特征的全局特征序列； 双向长短期记忆网络接收特征序列进行时序特征提取，输出双向时序依赖特征序列； 注意力机制单元对双向时序依赖特征序列施加三阶段注意力机制，输出注意力增强特征序列； 全连接层接收注意力增强特征序列并进行非线性映射，生成指定时间尺度的船舶推进负荷预测序列。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923号山东大学千佛山校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。