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龙图腾网恭喜山东科技大学申请的专利一种船舶轨迹预测方法、系统、计算机设备以及存储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：CN119066373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411561678.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种船舶轨迹预测方法、系统、计算机设备以及存储介质是由韩超;李慧;王丹丹;靳睿敏;宋承龙;傅亚迪;高琳;王永亨设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种船舶轨迹预测方法、系统、计算机设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于海上船舶轨迹预测技术领域，具体公开了一种船舶轨迹预测方法、系统、计算机设备以及存储介质。本发明搭建了船舶轨迹预测模型，在模型输入层面，采用模型预测控制对轨迹数据进行插值处理，填补了轨迹中的空白，修复了缺失或不完整的轨迹点，为模型提供更连续、完整的数据输入。在网络结构方面，双层LSTM结构使得模型能够更好的捕捉和处理复杂的时间序列数据，能够在多变的海上条件下提供更可靠的导航支持。此外，本发明通过结合改进的Transformer模型的多查询注意力机制，使模型能够在整个序列中更有效地捕获关键信息和上下文关系，海上船舶轨迹预测更加准确，模型预测效率提高。

本发明授权一种船舶轨迹预测方法、系统、计算机设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种船舶轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.获取公开的AIS历史船舶数据，并对AIS历史船舶数据进行预处理操作；步骤2.搭建基于双层LSTM模型以及改进的Transformer模型的船舶轨迹预测模型；船舶轨迹预测模型的输入为纬度、经度、航速、航向四个属性的AIS数据，将四个属性的独热编码拼接成一个四热向量并进行归一化处理，将得到的拼接向量作为模型的输入；船舶轨迹预测模型包括嵌入层、TransformerBlock层、第一层LSTM、第二层LSTM、线性变换层以及归一化层；船舶轨迹预测模型的处理流程如下：首先将输入模型的四热向量与位置编码相加作为TransformerBlock层的输入，依次经过TransformerBlock层中各个Transformer块的处理，以捕捉数据中的全局依赖关系；每个所述Transformer块均采用多查询注意力机制，将原始Transformer模型中每一层的多头注意力的键和值线性映射矩阵修改为该层内所有头共享，即：每层仅有一个K和一个V矩阵，而Q矩阵保持不变，其数量仍等于注意力头的数量；TransformerBlock层的输出特征经过第一层LSTM提取初级时间特征，进一步经过第二层LSTM提取复杂的时间依赖特征，以提高长时预测的准确性；第二LSTM的输出特征依次经过线性变换层以及归一化层后输出预测的轨迹点序列；步骤3.基于步骤1预处理后的数据集对步骤2搭建的船舶轨迹预测模型进行训练，并利用训练好的模型对船舶轨迹进行预测，输出未来时间段的轨迹点时间序列。

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