買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉青島哈爾濱工程大學創新發展中心;哈爾濱工程大學申請的專利基于深度學習的船舶航行海浪動態時空預報方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120387552B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510854969.3，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于深度學習的船舶航行海浪動態時空預報方法及系統是由夏桂華;黃禮敏;劉育良;張智設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的船舶航行海浪動態時空預報方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于海洋環境預測技術領域，公開了基于深度學習的船舶航行海浪動態時空預報方法及系統。該方法對采集的船舶AIS數據與ERA5再分析數據集，進行時空對齊、缺失值修復及標準化處理，生成包含經緯度、時間戳、風速及有效波高的節點特征向量；通過節點特征編碼、中心性編碼、空間編碼與時間編碼，量化船舶軌跡節點重要性及時空交互關系；構建SeaGraph模型，輸出目標航點的有效波高預測值；進行驗證。本發明突破了傳統靜態建模框架的時空約束，整合自注意力機制與圖網絡的優勢，強化對船舶航行軌跡前方波浪場動態演變的預見性建模能力，為復雜海況下的船舶智能航行提供高精度的海浪預報支持。

本發明授權基于深度學習的船舶航行海浪動態時空預報方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的船舶航行海浪動態時空預報方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： S1，對采集的船舶AIS數據與ERA5再分析數據集進行時空對齊、缺失值修復及標準化處理，生成包含經緯度、時間戳、風速及有效波高的節點特征向量；所述節點特征向量通過節點特征編碼、中心性編碼、空間編碼與時間編碼，量化船舶軌跡節點重要性及時空交互關系； S2，基于船舶軌跡節點重要性及時空交互關系量化結果，利用Transformer架構構建SeaGraph模型，通過多頭自注意力機制與圖網絡融合，動態捕捉波浪場的時空傳播規律，通過動態輸出層輸出目標航點的有效波高預測值； S3，通過SeaGraph模型訓練、對比實驗以及極端事件驗證，進行SeaGraph模型驗證與性能分析； 在步驟S2中，SeaGraph模型包含多層級聯的SeaGraph層，每層集成層歸一化、多頭自注意力模塊與前饋網絡； SeaGraph層基于Transformer編碼器實現，在多頭自注意力MHA和前饋網絡FFN之前應用層歸一化LN，具體計算如下： ； ； 式中，為第層的節點表示；為多頭自注意力，為前饋神經網絡，為歸一化，為第層的節點表示，為第層通過多頭注意力后得到的中間節點表示。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人青島哈爾濱工程大學創新發展中心;哈爾濱工程大學，其通訊地址為：266400 山東省青島市黃島區三沙路1777號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。