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龙图腾网获悉国家气象中心(中央气象台、中国气象局气象导航中心)申请的专利基于特征工程与集成树模型的散货船航速预测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：CN121211408B 。

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：202511783553.3，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于特征工程与集成树模型的散货船航速预测系统是由张增海;张成宝;刘涛;曹越男;张浩设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征工程与集成树模型的散货船航速预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于特征工程与集成树模型的散货船航速预测系统，涉及航速预测技术领域。该基于特征工程与集成树模型的散货船航速预测系统，包括：特征优化判断与模型训练模块、模型优化判断模块、模型结构优化判断模块和航速预测输出模块。本发明通过散货船状态特征判断是否进行散货船特征优化，将优化后的散货船特征输入散货船航速预测模型中进行训练，然后基于模型验证结果判断是否进行模型参数优化，接着基于模型参数优化后的模型验证结果判断是否进行模型结构优化，最后将实时散货船特征输入模型参数优化后的散货船航速预测模型中得到散货船航速，提高了散货船航速预测有效性，解决了现有技术中散货船航速预测有效性低的问题。

本发明授权基于特征工程与集成树模型的散货船航速预测系统在权利要求书中公布了：1.基于特征工程与集成树模型的散货船航速预测系统，其特征在于，所述系统包括：特征优化判断与模型训练模块、模型优化判断模块、模型结构优化判断模块和航速预测输出模块； 其中，所述特征优化判断与模型训练模块用于基于反映装载状态和海况的散货船状态特征判断是否进行散货船特征优化以提升航速预测模型的鲁棒性，若进行散货船特征优化，则将优化后的散货船特征输入散货船航速预测模型中进行训练，否则直接将散货船特征输入散货船航速预测模型中进行训练，所述散货船特征包括船舶固有属性参数、运营参数以及散货船状态特征； 所述模型优化判断模块用于在模型训练完成后使用验证集对模型性能进行验证，基于反映模型泛化能力的模型验证结果得到模型参数优化判定结果，从而确定是否进行模型参数优化以提升模型的预测精度； 所述模型结构优化判断模块用于若接收的模型参数优化判定结果为不进行模型参数优化，则直接将实时散货船特征输入训练完成的散货船航速预测模型中，得到散货船航速，否则基于模型参数优化后的模型验证结果得到模型结构优化判定结果，从而确定是否进行模型结构优化以调整模型的架构； 所述航速预测输出模块用于若接收的模型结构优化判定结果为进行模型结构优化，则将实时散货船特征输入优化后的散货船航速预测模型中，得到散货船航速，否则将实时散货船特征输入模型参数优化后的散货船航速预测模型中，得到散货船航速； 所述基于反映装载状态和海况的散货船状态特征判断是否进行散货船特征优化，具体流程如下： 若训练集对应散货船的吃水深度大于参考吃水深度，则表示船舶属于满载状态，将修正散货船特征输入散货船航速预测模型中进行训练； 所述散货船特征优化，具体为：将风浪联合特征和船舶姿态特征引入散货船特征中，获取反映散货船特征与散货船航速之间关联强度的互信息，并剔除互信息小于参考互信息的散货船特征，得到修正散货船特征以实现散货船特征优化； 所述风浪联合特征反映了风浪耦合效应以更准确的进行航速预测，所述船舶姿态特征用于修正因船舶姿态变化导致的阻力偏差； 若训练集对应散货船的吃水深度不大于参考吃水深度，则进行海况判断； 所述海况判断，具体为：若浪高大于浪高超限，或风级大于风级超限，则将修正散货船特征输入散货船航速预测模型中进行训练，否则直接将散货船特征输入散货船航速预测模型中进行训练。

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国家气象中心(中央气象台、中国气象局气象导航中心)，其通讯地址为：100000 北京市海淀区中关村南大街46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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