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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利基于潜在不变特征转换的动态船速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：CN116644312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310448990.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于潜在不变特征转换的动态船速预测方法是由王怡洋;张晓楠;郭雨寒设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于潜在不变特征转换的动态船速预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于潜在不变特征转换的动态船速预测方法。本发明方法，包括：获取数据并对数据进行预处理得到数据集；进行第t’+1至第t’+k时刻的船舶对水速度预测，包括：对训练集进行数据分解，根据分解后的数据建构模型，向模型输入第t’+1时刻的参数，得到第t’+1时刻的船舶对水速度预测值，将第t’+1时刻的船舶对水速度预测值更新至训练集，对更新后的训练集进行数据分解并在模型迭代，对于第a次迭代，输入第t’+a+1时刻的参数；在进行k‑1次迭代后，得到第t’+1时刻至第t’+k时刻的船舶对水速度预测值。本发明的技术方案解决了现有技术中的动态船速预测周期较短的问题。

本发明授权基于潜在不变特征转换的动态船速预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于潜在不变特征转换的动态船速预测方法，其特征在于，包括： 获取数据并对所述数据进行预处理得到数据集，所述数据集包括训练集，所述训练集包括第1时刻至第时刻的船舶对水速度； 进行第+1至+k时刻的船舶对水速度预测，包括： 对所述训练集进行数据分解，根据分解后的数据建构模型，向所述模型输入第+1时刻的参数，得到所述第+1时刻的船舶对水速度预测值，将所述第+1时刻的船舶对水速度预测值更新至所述训练集，对更新后的所述训练集进行数据分解并在所述模型迭代，对于第a次迭代，输入第+a+1时刻的参数，a为正整数； 将所述训练集分解为q个分量，对所述q个分量对应建立q个预测模型，所述q个分量包括第一分量和第二分量，对所述第一分量建构全局注意力长短期记忆神经网络模型，对所述第二分量建构时序随机森林模型； 所述模型为所述q个预测模型之和，分别向所述q个预测模型输入所述第+1时刻的参数；向所述全局注意力长短期记忆神经网络模型输入所述第+1时刻的海上条件、所述第+1时刻的吃水深度和第-n+1至所述第时刻的船舶对水速度的残差分量差分值，n为预设的输入的历史时序长度；向所述时序随机森林模型输入所述第+1时刻的海上条件、所述第+1时刻的吃水深度和所述第-n+1至所述第时刻的船舶对水速度的本征模态函数值； 所述q个预测模型分别得到q个预测值，所述q个预测值相加得到所述第+1时刻的船舶对水速度预测值； 在进行k-1次迭代后，得到所述第+1时刻至所述第+k时刻的船舶对水速度预测值。

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大连海事大学，其通讯地址为：116026 辽宁省大连市高新园区凌海路1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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