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龙图腾网获悉中交第三航务工程局有限公司申请的专利基于BP神经网络的起重船可作业性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：CN120524398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511014880.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于BP神经网络的起重船可作业性预测方法是由杜宇设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BP神经网络的起重船可作业性预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及起重船作业预测技术领域，公开了基于BP神经网络的起重船可作业性预测方法。该方法包括采集并预处理起重船作业海域的环境数据，根据预设作业状态分类提取特征并划分训练测试集；检测样本数据质量，标记异常样本；利用非异常样本的输入特征集和历史作业状态标签匹配结果训练模型，生成BP神经网络预测模型；基于权重偏置参数与预测误差的关联关系优化修正模型参数；输入实时环境数据，沿网络前向传播路径计算输出概率，确定起重船可作业性并生成预测结果。该方法能有效处理环境因素间的非线性关系，减少异常数据干扰，提升预测的准确性、客观性和一致性，为起重船作业决策提供可靠依据。

本发明授权基于BP神经网络的起重船可作业性预测方法在权利要求书中公布了：1.基于BP神经网络的起重船可作业性预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集起重船作业海域的环境数据并预处理； S2、根据预设的作业状态分类对预处理后的环境数据进行特征提取，构建输入特征集并划分训练测试集； S3、检测训练测试集中的样本数据质量，若数据质量低于质量阈值，则启动数据筛选策略以标记异常样本； S4、根据历史作业状态标签与当前输入特征的匹配结果对非异常样本的输入特征集进行模型训练，生成BP神经网络预测模型； S5、基于BP神经网络的权重偏置参数与预测误差的关联关系，对BP神经网络预测模型进行参数优化修正； S6、基于优化修正后的BP神经网络预测模型输入实时环境数据，沿网络前向传播路径计算输出概率，确定起重船可作业性并生成预测结果； 根据预设的作业状态分类对预处理后的环境数据进行特征提取，构建输入特征集并划分训练测试集，包括： 将预处理后的环境数据集按作业状态划分为可作业样本和不可作业样本，作业状态分类包括可作业状态及不可作业状态； 对每一作业状态分类内的波浪高度数据、波浪周期数据、风速数据及风向数据分别提取时变域特征； 将同一作业状态分类内的时变域特征按时间窗口合并，构建多维的输入特征集，并按预设比例划分为训练集及测试集； 检测训练测试集中的样本数据质量，若数据质量低于质量阈值，则启动数据筛选策略以标记异常样本，包括： 基于预设时间窗口统计训练测试集中的缺失数据数量，计算数据完整率，并判断数据完整率是否低于质量阈值； 若数据完整率低于质量阈值，将相邻时间窗口的时变域特征通过时间序列对齐方法匹配，并提取数据一致性指标； 若数据一致性指标低于一致性阈值，标记当前时间窗口对应的样本为异常样本，并触发对异常样本的时变域特征重新提取；否则标记为非异常样本。

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