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龙图腾网获悉中远海运(广州)有限公司申请的专利一种基于航海多源数据的数据融合与集成方法及系统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：CN119106400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411234492.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于航海多源数据的数据融合与集成方法及系统是由黄彪;邹文锋;王英政;李大波;金伟;孙思虑设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于航海多源数据的数据融合与集成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及航行风险预测领域，尤其涉及一种基于航海多源数据的数据融合与集成方法及系统，构建关联分析模型；实时获取不同场景类型的源数据；将不同类型的源数据输入关联分析模型中，通过关联分析模型提取源数据的风险特征；设置层次聚类模型，将每个风险特征分别输入层次聚类模型中，通过层次聚类模型分析每个风险特征与历史航行数据之间的相关系数；根据相关系数确定该风险特征的权重系数，用于反映风险特征在航行风险预测中的重要级别；构建航行风险数据的数据框架，将风险特征及其权重系数集成数据框架。制定相应的风险管理策略。船舶运营商能够更有效地处理航海多源数据，提高航行风险预测的准确性，从而保障航行安全并优化航行计划。

本发明授权一种基于航海多源数据的数据融合与集成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于航海多源数据的数据融合与集成方法，用于航海的航行风险预测，其特征在于，所述方法包括： 构建关联分析模型，用于提取数据的风险特征； 实时获取不同场景类型的源数据； 将不同类型的源数据输入所述关联分析模型中，通过关联分析模型提取源数据的风险特征； 设置层次聚类模型，将每个风险特征分别输入所述层次聚类模型中，通过层次聚类模型分析每个风险特征与历史航行数据之间的相关系数； 根据所述相关系数确定该风险特征的权重系数，用于反映风险特征在航行风险预测中的重要级别； 构建航行风险数据的数据框架，将所述风险特征及其权重系数集成数据框架； 所述将每个风险特征分别输入所述层次聚类模型中，通过层次聚类模型分析每个风险特征与历史航行数据之间的相关系数，所述方法包括： 获取风险特征对应的场景分类，将每个场景分类的风险特征输入所述层次聚类模型中，通过层次聚类模型将所述风险特征映射在所述历史航行数据中，确定风险特征对应在所述航行风险数据中的目标特征和辅助特征； 基于目标特征，计算每个场景分类的目标特征与历史航行数据之间的关联比例，其中场景分类包括气象特征、海流特征及地理特征； 通过所述层次聚类模型量化所述关联比例，得到风险特征与历史航行数据之间的相关系数； 所述确定风险特征对应在所述航行风险数据中的目标特征和辅助特征，所述方法包括： 当所述场景分类为气象特征时，获取所述航行风险数据的航行性能参数及航行延误参数，其中气象特征包括风速、风向及气压参数； 基于所述航行性能参数，分析船舶在气象特征条件下的航速变化参数； 基于所述航行延误参数，分析船舶在气象特征条件下的航行延误次数和时间； 将所述航速变化参数和气象特征的参数输入所述层次聚类模型中，通过层次聚类模型分析直接影响和间接影响的气象参数，并输出分析的结果； 将所述航行延误次数和时间以及气象特征的参数输入所述层次聚类模型中，通过层次聚类模型分析直接影响和间接影响的气象参数； 将所述直接影响的气象参数作为目标特征，将所述间接影响的气象参数作为辅助特征。

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