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龙图腾网获悉青岛农业大学申请的专利基于不规则多变量真实轨迹时间序列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：CN121301834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511882730.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于不规则多变量真实轨迹时间序列的船舶轨迹预测方法是由张江南;王琪;于法琛;张闰智;董军宇;江景涛设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于不规则多变量真实轨迹时间序列的船舶轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种轨迹预测方法，本发明的基于不规则多变量真实轨迹时间序列的船舶轨迹预测方法，包括如下步骤：将区域内真实的船舶轨迹数据作为模型的输入数据，并根据日期信息计算轨迹点之间的间隔信息;船舶轨迹数据通过编码层将原始数据进行归一化，并从通道聚合与通道独立两个维度分别进行处理，并作为模型的输入;从通道聚合视角提取船舶轨迹的时空特征，结合编码后的轨迹数据与时间间隔构建船舶轨迹运动的状态转移方程;构建特征融合模块，将船舶轨迹的时空特征与属性特征进行有效融合，实现船舶轨迹的预测。该方法直接分析真实船舶轨迹，无需通过时空校准预处理重构轨迹数据，克服了传统方法在处理不同时段间隔的不规则轨迹点时的局限性。

本发明授权基于不规则多变量真实轨迹时间序列的船舶轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于不规则多变量真实轨迹时间序列的船舶轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.将区域内真实的船舶轨迹数据作为模型的输入数据，并根据日期信息计算轨迹点之间的间隔信息; S2.船舶轨迹数据通过编码层将原始数据进行归一化，并从通道聚合与通道独立两个维度分别进行处理，并作为模型的输入; S3.从通道聚合视角提取船舶轨迹的时空特征，结合编码后的轨迹数据与时间间隔构建船舶轨迹运动的状态转移方程，从中捕捉船舶轨迹局部与全局的时空特征; 在通道聚合中，将时间信息融入选择性结构化状态空间模型，以从不同尺度的窗口中捕捉时空特征；实时时间间隔数据通过时间感知模块映射为时间权重，以降低时间间隔过长因素带来的影响；时间间隔数据为，时间权重的计算公式如下：， 其中，是最小值，是最大值，表示阈值限制函数，是一个可学习的衰减参数； 通过在相邻状态空间之间引入时间权重，对选择性结构化状态空间模型进行了重构，其实现方式如下： ， ， 其中，表示时刻的状态，表示时刻的状态，、和是由输入数据投影得到的信息； S4.从通道独立视角提取船舶轨迹的属性特征，从属性维度将编码后的轨迹数据映射到高维特征，从属性数据变化趋势中提取船舶属性特征; S5.构建特征融合模块，将船舶轨迹的时空特征与属性特征进行有效融合，实现船舶轨迹的预测。

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青岛农业大学，其通讯地址为：266000 山东省青岛市城阳区长城路700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”。

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