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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于因果卷积的船舶运动多步预测方法、系统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：CN119176227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411106078.1，技术领域涉及：B63B79/20；该发明授权一种基于因果卷积的船舶运动多步预测方法、系统及介质是由刘佳仑;沈文何;胡欣珏;李诗杰设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因果卷积的船舶运动多步预测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于因果卷积的船舶运动多步预测方法、系统及介质，方法包括：根据预设的采样间隔采集船舶加速度数据和船舶控制量数据；根据船舶加速度数据得到船舶运动数据；对船舶运动数据和船舶控制量数据进行预处理，得到训练样本数据；根据训练样本数据训练预设的因果卷积神经网络，得到船舶运动多步预测模型；获取待预测船舶的历史运动数据和历史控制量数据，将历史运动数据数据和历史控制量数据输入船舶运动多步预测模型，得到多步运动量预测结果。本发明采用因果卷积神经网络进行船舶多步运动预测，能够一次预测多步船舶运动，减少预测时间和误差的累积，实现更长预测步长的船舶运动预测，可广泛应用于船舶数据处理技术领域。

本发明授权一种基于因果卷积的船舶运动多步预测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于因果卷积的船舶运动多步预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据预设的采样间隔采集船舶加速度数据和船舶控制量数据； 根据所述船舶加速度数据得到船舶运动数据； 对所述船舶运动数据和所述船舶控制量数据进行预处理，得到训练样本数据； 根据所述训练样本数据训练预设的因果卷积神经网络，得到船舶运动多步预测模型； 获取待预测船舶的历史运动数据和历史控制量数据，将所述历史运动数据和所述历史控制量数据输入所述船舶运动多步预测模型，得到多步运动量预测结果； 所述根据所述船舶加速度数据得到船舶运动数据，具体包括： 对第一预设步长的所述船舶加速度数据进行累加运算，得到第一累加运算结果，并对第二预设步长的所述船舶加速度数据进行累加运算，得到第二累加运算结果； 对所述第一累加运算结果和所述第二累加运算结果进行加法运算； 将加法运算得到的和与2作除法运算，进而将除法运算得到的商与所述采样间隔作乘法运算，得到所述船舶运动数据； 所述根据所述训练样本数据训练预设的因果卷积神经网络，得到船舶运动多步预测模型，具体包括： 将所述训练样本数据划分为训练集和测试集； 通过所述训练集根据并行策略对所述因果卷积神经网络进行训练，得到损失值； 通过所述测试集根据所述损失值对所述因果卷积神经网络进行参数更新，得到所述船舶运动多步预测模型。

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