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龙图腾网获悉自然资源部第一海洋研究所;中国石油大学(华东)申请的专利一种基于改进非线性储备池计算模型的无人船建模预报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：CN120995891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511508389.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于改进非线性储备池计算模型的无人船建模预报方法是由丁硕;金久才;刘德庆;马毅;张杰设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进非线性储备池计算模型的无人船建模预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进非线性储备池计算模型的无人船建模预报方法，涉及无人船建模技术领域，包括采集无人船历史时刻的运动状态数据，构成输入数据集，对应的未来时刻状态数据构成输出数据集；通过改进的遗传算法优化非线性储备池计算模型的时间延迟阶数，得到最优时间延迟阶数；基于最优时间延迟阶数构建特征矩阵；基于统计量F进行特征选择，保留重要性较高的特征；使用岭回归方法训练输出权重矩阵，进行多步预测；对预测结果进行不确定性估计。本发明实现了对无人船运动状态的高精度多步预测，显著提升预测精度和计算效率；引入不确定性估计和多步预测机制，为无人船在不同作业环境下提供前瞻性决策支持，有效增强航行安全性和控制可靠性。

本发明授权一种基于改进非线性储备池计算模型的无人船建模预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进非线性储备池计算模型的无人船建模预报方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，采集无人船历史时刻的运动状态数据，构成输入数据集，对应的未来时刻状态数据构成输出数据集； 步骤2，通过改进的遗传算法优化非线性储备池计算模型的时间延迟阶数，得到最优时间延迟阶数； 步骤3，基于最优时间延迟阶数构建特征矩阵； 步骤4，基于统计量F进行特征选择，保留重要性较高的特征； 步骤5，使用岭回归方法训练输出权重矩阵，进行多步预测； 步骤6，对预测结果进行不确定性估计； 所述步骤2具体包括： 步骤2.1，随机生成初始种群，种群中每个个体代表一个可能的时间延迟阶数，种群初始化为：; 指遗传算法初始种群；指第个个体的时间延迟阶数；指种群大小；指最小时间延迟阶数；指最大时间延迟阶数； 步骤2.2，计算每个个体的适应度值，综合考虑单步预测精度和多步预测性能； ; 其中，指个体适应度值；指单步预测的决定系数；；指第个样本的真实值；指第个样本的预测值；指验证集真实值的均值；指多步预测的决定系数；；指验证集样本数；指多步预测样本数；指多步预测步数；指第个样本在第步的真实值；指第个样本在第步的预测值；指第步真实值的平均值； 步骤2.3，通过遗传操作生成新一代种群； 步骤2.4，循环步骤2.1-步骤2.3，直至得到最优时间延迟阶数； 所述步骤4具体包括： 步骤4.1，特征选择分析，基于统计量F进行特征选择： ; ; 其中，指第个特征对第个输出的回归平方和，反映特征解释的变异，N表示总时间步数； 指指第个特征对第个输出的残差平方和，反映未被解释的变异； 步骤4.2，特征重要性得分： ; 其中，指第个特征的重要性得分，指第个特征对第个输出的检验统计量F；指总特征数量； 选择重要特征： ; 其中，指选择的特征索引集合；指第个选择特征的重要性得分；指累积重要性阈值；指选择的特征数量。

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自然资源部第一海洋研究所;中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266100 山东省青岛市崂山区仙霞岭路6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”。

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