买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利一种多因子船舶健康动态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：CN119026988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411133834.X，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权一种多因子船舶健康动态预测方法是由苏攀;常广晖;吴杰长;杨琼方;张亚超设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多因子船舶健康动态预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于船舶管理控制方法技术领域，尤其涉及一种多因子船舶健康动态预测方法。具体包括如下步骤：建立船舶健康状态关联的各项影响要素，截取历史参数指标集，计算特征变量，构建多维特征向量的变化特征标签，建立CNN‑LSTM‑AM预测模型，对模型进行训练和验证，将待分析原始数据输入训练后的模型预测结果；本申请通过结合时序信息的历史要素数据进行分析，利用滑动时间窗口提取船舶健康状态随时序变化的阶段性变化特征，并以此为切入口对阶段性数据进行分析预测，不依赖于单一数据的连续性分析过程，为进一步优化和提升船舶健康状态分析预测提供了新的途径。

本发明授权一种多因子船舶健康动态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种多因子船舶健康动态预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1确认并建立船舶健康状态关联的各项影响要素，分析船舶自身属性确定与船舶健康状态关联的参数指标集，其中表示参数指标集归一化后第个指标元素； 获取待分析船舶的历史运行数据，确定其历史参数指标集； ； ； 其中，表示第个采集周期获取的参数指标集，表示第个采集周期获取的参数指标集中的第个指标元素； 对于历史参数指标集，对数据进行预处理后清除无效数据，修正错误数据； 2利用时间窗沿时间序列先后顺序截取历史参数指标集，得到若干个采集周期为历史参数指标序列进行分析，其中： ； ； 其中，，为正整数，表示第次截取得到的周期内的参数指标集，； 3计算历史参数指标序列中相邻指标序列的特征值作差，得到相邻指标序列的特征变量序列，； 4计算时间窗内特征变量的值，通过统计特征变量的变化情况构建多维特征向量的变化特征标签： ； 其中是指，特征变量序列中标定值的元素的数量，其中是指维持船舶健康状态保持不变的特征变量标定值；其中是指，特征变量序列中标定值的元素的数量；其中是指，特征变量序列中标定值的元素的数量；其中是指特征变量序列中标定值的元素的累加值；其中是指，特征变量序列中标定值的元素的累加值；其中是指，特征变量序列中标定值的元素的累加值；和是预设平衡权值且； 确定历史参数指标序列对应特征变量，确定其特征变量序列符合相应变化特征预阈值的参数指标序列，得到健康状态变差、健康状态变好以及健康状态稳定的三类健康状态数据集； 5建立CNN-LSTM-AM预测模型，基于步骤（4）确定的多维特征向量的变化特征标签作为输出，对CNN预测模型进行训练；基于AM-LSTM网络模型建立子模型，并在子模型的的隐含层和输出层中间单独设置全连接层，使用三类健康状态数据集作为CNN模型和AM-LSTM模型模型的训练和验证数据对模型进行训练和验证； 将待分析原始数据输入训练后的模型，得到变化特征阈值输出以及子模型预测输出，以变化特征阈值输出为权重与子模型预测结果相乘确定预测结果。

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中国人民解放军海军工程大学，其通讯地址为：430033 湖北省武汉市解放大道717号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。