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龍圖騰網獲悉武漢理工大學申請的專利一種基于因果卷積的船舶運動多步預測方法、系統及介質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：CN119176227B 。

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：202411106078.1，技術領域涉及：B63B79/20；該發明授權一種基于因果卷積的船舶運動多步預測方法、系統及介質是由劉佳侖;沈文何;胡欣玨;李詩杰設計研發完成，并于2024-08-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于因果卷積的船舶運動多步預測方法、系統及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于因果卷積的船舶運動多步預測方法、系統及介質，方法包括：根據預設的采樣間隔采集船舶加速度數據和船舶控制量數據；根據船舶加速度數據得到船舶運動數據；對船舶運動數據和船舶控制量數據進行預處理，得到訓練樣本數據；根據訓練樣本數據訓練預設的因果卷積神經網絡，得到船舶運動多步預測模型；獲取待預測船舶的歷史運動數據和歷史控制量數據，將歷史運動數據數據和歷史控制量數據輸入船舶運動多步預測模型，得到多步運動量預測結果。本發明采用因果卷積神經網絡進行船舶多步運動預測，能夠一次預測多步船舶運動，減少預測時間和誤差的累積，實現更長預測步長的船舶運動預測，可廣泛應用于船舶數據處理技術領域。

本發明授權一種基于因果卷積的船舶運動多步預測方法、系統及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于因果卷積的船舶運動多步預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 根據預設的采樣間隔采集船舶加速度數據和船舶控制量數據； 根據所述船舶加速度數據得到船舶運動數據； 對所述船舶運動數據和所述船舶控制量數據進行預處理，得到訓練樣本數據； 根據所述訓練樣本數據訓練預設的因果卷積神經網絡，得到船舶運動多步預測模型； 獲取待預測船舶的歷史運動數據和歷史控制量數據，將所述歷史運動數據和所述歷史控制量數據輸入所述船舶運動多步預測模型，得到多步運動量預測結果； 所述根據所述船舶加速度數據得到船舶運動數據，具體包括： 對第一預設步長的所述船舶加速度數據進行累加運算，得到第一累加運算結果，并對第二預設步長的所述船舶加速度數據進行累加運算，得到第二累加運算結果； 對所述第一累加運算結果和所述第二累加運算結果進行加法運算； 將加法運算得到的和與2作除法運算，進而將除法運算得到的商與所述采樣間隔作乘法運算，得到所述船舶運動數據； 所述根據所述訓練樣本數據訓練預設的因果卷積神經網絡，得到船舶運動多步預測模型，具體包括： 將所述訓練樣本數據劃分為訓練集和測試集； 通過所述訓練集根據并行策略對所述因果卷積神經網絡進行訓練，得到損失值； 通過所述測試集根據所述損失值對所述因果卷積神經網絡進行參數更新，得到所述船舶運動多步預測模型。

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武漢理工大學，其通訊地址為：430070 湖北省武漢市珞獅路122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”。