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龙图腾网恭喜合肥工业大学;北京市遥感信息研究所申请的专利基于条件循环神经网络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：CN119312838B 。

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：202411877645.3，技术领域涉及：G06N3/044；该发明授权基于条件循环神经网络的船舶轨迹预测方法是由夏维;冯星辰;李浩;徐崇彦;汤航;张景晖;张丽霞;滕伟;钟也磐设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于条件循环神经网络的船舶轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于条件循环神经网络的船舶轨迹预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及轨迹预测技术领域。本发明中，首先根据当前轨迹的引力点和斥力点信息，引入人工势场模型，获取具有先验知识的合力大小、合力点坐标；然后将合力大小、合力点坐标对应作为第一非时序特征条件、第二非时序特征条件，并嵌入条件循环神经网络模型与时序特征构成混合信息，以获取船舶的最佳预测轨迹序列。一方面解决真实航迹预测应用场景下训练数据不足的问题；另一方面将对航迹预测重要的先验知识加入时间序列预测过程，充分发挥时序性特征和具有先验知识的非时序性特征条件在船舶航迹预测中的作用，提高面对复杂海洋环境时船舶轨迹预测的精度和效率。

本发明授权基于条件循环神经网络的船舶轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于条件循环神经网络的船舶轨迹预测方法，其特征在于，包括：根据当前轨迹的引力点和斥力点信息，引入人工势场模型，获取具有先验知识的合力大小、合力点坐标；将所述合力大小、合力点坐标对应作为第一非时序特征条件、第二非时序特征条件，并嵌入所述条件循环神经网络模型与时序特征构成混合信息，以获取船舶的最佳预测轨迹序列；其中所述时序特征为预先获取的相似轨迹数据集中的船舶经纬度特征；所述条件循环神经网络模型包括一个输入节点、七个隐藏层及一个输出节点，七个所述隐藏层分别为一个GRU层、一个Dropout层和五个Dense层；将第一非时序特征条件、第二非时序特征条件嵌入所述条件循环神经网络模型与预先获取的相似轨迹数据集中的时序特征构成混合信息，是指：将所述第一非时序特征条件、第二非时序特征条件，分别通过相应的Dense层在标准化后进行线性转换，并分别对输出的两个向量进行堆叠，再经过一个Dense层输出为一个一维向量；将该一维向量输入GRU层，将其赋值给所述条件循环神经网络的初始状态，在起始时刻将所述第一非时序特征条件、第二非时序特征条件与由输入节点输出的时序特征构成混合信息；获取船舶的最佳预测轨迹序列的步骤包括：所述GRU层基于所述混合信息输出当前时刻的最终记忆，并依次经过一个Dense层、一个Dropout层、一个Dense层，在输出节点预测下一时刻的船舶位置；将该预测值作为已知的时序特征，获取相应的第一非时序特征条件、第二非时序特征条件，基于所述条件循环神经网络进行后续时刻的循环预测，以最终获取所述最佳预测轨迹序列。

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合肥工业大学;北京市遥感信息研究所，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193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”。