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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种船舶交通流量预测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119989016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510459025.6，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种船舶交通流量预测方法、装置、电子设备及存储介质是由张帆;文宇;杜磊;刘一皓;黄茜;陈明设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种船舶交通流量预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种船舶交通流量预测方法、装置、电子设备及存储介质，属于海上交通管理领域。其方法包括：获取待检测港口的船舶轨迹数据，对船舶轨迹数据进行双向轨迹预测修复得到修复轨迹数据；对修复轨迹数据进行方向识别轨迹聚类得到轨迹聚类数据，对轨迹聚类数据进行密度自适应参数节点聚类得到节点聚类数据；对节点聚类数据进行时空特征提取和预测输出得到船舶交通流量预测结果。本发明通过双向轨迹预测修复以保证船舶轨迹数据完整性，通过方向识别轨迹聚类在聚类的同时挖掘轨迹方向信息，通过密度自适应参数节点聚类在聚类的同时挖掘节点综合信息，可以保留动态变换信息和深层次关系并对数据进行有效整合，提高船舶交通流量预测的准确性。

本发明授权一种船舶交通流量预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种船舶交通流量预测方法，其特征在于，包括： 获取待检测港口的船舶轨迹数据，对所述船舶轨迹数据进行双向轨迹预测修复得到修复轨迹数据； 对所述修复轨迹数据进行方向识别轨迹聚类得到轨迹聚类数据，对所述轨迹聚类数据进行局部密度评估得到所述轨迹聚类数据中各节点的局部密度；根据所述局部密度和预设全局密度阈值将所述轨迹聚类数据划分为高密度区域和低密度区域；根据所述局部密度确定所述高密度区域的高密度聚类参数和所述低密度区域的低密度聚类参数；根据所述高密度聚类参数对所述高密度区域进行聚类处理得到高密度聚类数据，根据所述低密度聚类参数对所述低密度区域进行聚类处理得到低密度聚类数据；合并所述高密度聚类数据和所述低密度聚类数据得到节点聚类数据； 对所述节点聚类数据进行切比雪夫卷积得到空间特征数据；根据所述空间特征数据构建初步时空序列数据；对所述初步时空序列数据进行空间维度拆分得到空间嵌入张量，对所述初步时空序列数据进行时间维度拆分得到时间嵌入张量；将所述空间嵌入张量和所述时间嵌入张量并入所述初步时空序列数据得到时空嵌入特征；对所述时空嵌入特征依次进行扩张因果卷积和门控时间卷积得到交通流量特征； 对所述交通流量特征进行预测输出得到船舶交通流量预测结果。

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