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龙图腾网恭喜大连海事大学;大连海大智龙科技有限公司;中国船舶科学研究中心申请的专利一种基于改进P-B-T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：CN118861532B 。

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：202411128943.2，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于改进P-B-T的船舶轨迹预测方法是由吕红光;宋健;马晓茹;谭贵芙;亢玺凯;尹勇;赵延杰;白伟伟设计研发完成，并于2024-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进P-B-T的船舶轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进P‑B‑T的船舶轨迹预测方法，通过建立包括均方误差、船舶预测轨迹点到上一时刻轨迹点的距离与船舶真实轨迹点到上一时刻轨迹点的距离和真实轨迹点与预测轨迹点的航向差的损失函数，来对基于双向长短期记忆网络和Transformer模型的船舶轨迹预测模型进行训练，以此来获取对船舶轨迹的时间序列数据进行编码后的轨迹向量，以获取船舶的预测轨迹，实现对船舶轨迹的预测；通过本发明所建立的损失函数，由于损失函数中不仅考虑了轨迹点位置因素还考虑了船舶航向和船舶的速度因素，使预测出来的船舶轨迹更贴合船舶实际运动的运动状态，并使得到的预测结果更有利于提高船舶整条预测轨迹与实际轨迹的相似程度，大大提高了预测的精度。

本发明授权一种基于改进P-B-T的船舶轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进P-B-T的船舶轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取船舶轨迹的时间序列数据，并进行清洗，并依次通过线性插值、归一化方法，对清洗完成时间序列数据进行预处理，获取预处理后的船舶轨迹的时间序列数据；S2：建立基于双向长短期记忆网络和Transformer模型的船舶轨迹预测模型的损失函数；所述损失函数包括均方误差、船舶预测轨迹点到上一时刻轨迹点的距离与船舶真实轨迹点到上一时刻轨迹点的距离差和真实轨迹点与预测轨迹点的航向差；S3：根据所述预处理后的船舶轨迹的时间序列数据，采用基于双向长短期记忆网络和Transformer模型的船舶轨迹预测模型，并基于所述损失函数，对船舶轨迹预测模型进行训练，获取训练后的船舶轨迹预测模型；所述S3中，损失函数建立如下：LOSS＝MSE+△distance+△course△y＝yt-yt-1△x＝xt-xt-1 △distance＝|distance1-distance2| △course＝min|course-course'|,2π-|course-course'|式中：LOSS表示损失函数；MSE表示均方误差，即真实值和预测值之间差值的平方和；△distance表示距离差；△course表示航向差；表示t时刻的预测点的横坐标；表示t时刻的预测点的纵坐标；xt表示t时刻的真实点的横坐标；yt表示t时刻的真实点的纵坐标；△y表示真实的纵坐标差；△x表示真实的横坐标差；△y′表示预测纵坐标差；△x′表示预测横坐标差；distance1表示预测轨迹点到上一时刻真实轨迹点的距离；distance2表示真实轨迹点到上一时刻真实轨迹点的距离；course表示真实轨迹点航向；course'表示预测轨迹点航向；△course表示真实轨迹点与预测轨迹点的航向差；|·|表示绝对值运算； 式中：MSE表示均方误差，即真实值和预测值之间差值的平方和；t表示时刻；T表示时刻的总数；ut表示t时刻的真实值，表示t时刻的预测值；S4：根据所述训练后的船舶轨迹预测模型，获取对船舶轨迹的时间序列数据进行编码后的轨迹向量，以获取船舶的预测轨迹，实现对船舶轨迹的预测。

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