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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利基于可解释集成机器学习的海上事故预测方法及装置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：CN121457753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610014286.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于可解释集成机器学习的海上事故预测方法及装置是由关文玲;段妮娜;王丽;董呈杰设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可解释集成机器学习的海上事故预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可解释集成机器学习的海上事故预测方法及装置，涉及海事安全风险分析技术领域，包括：获取事故调查数据并预处理，通过十折分层过采样法平衡数据并交叉验证训练，利用测试集确定性能最优模型并进行可解释分析，解释特征对事故预测结果的影响。通过构建闭环的“数据处理‑模型优化‑解释输出”流程，采用SMOTE过采样与十折分层交叉验证训练以及异质基模型集成学习策略，提升事故类别的数据不平衡问题的处理能力，避免过采样的数据泄露问题，克服单一模型可能存在的偏置。对模型预测结果的可解释性分析能够从全局和局部量化展示各特征对预测的贡献度，揭示特征间的非线性关系和交互效应，提供了模型决策的透明化解释。

本发明授权基于可解释集成机器学习的海上事故预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于可解释集成机器学习的海上事故预测方法，其特征在于，包括： S101，获取多源海事事故调查数据并进行数据预处理，之后划分为训练集和测试集； S102，对训练集通过融合特征重要性方法提取关键致因特征，形成关键特征训练集； S103，对关键特征训练集进行十折分层，形成十个训练子集，利用十个训练子集对多个基模型以及由多个基模型组成的至少一个集成学习模型进行十折交叉验证训练，并在训练过程中嵌入SMOTE过采样法进行事故严重程度与事故类型的数据不平衡消除处理，所述基模型为多个独立的机器学习模型； S104，利用测试集对训练好的多个基模型和至少一个集成学习模型分别进行海上事故预测模型性能评估，根据评估结果确定最优模型； S105，利用SHAP法对最优模型进行可解释分析，计算测试集的每个样本中每个特征的SHAP值，之后计算每个特征在所有样本上SHAP绝对值的均值并降序排序，形成全局特征重要性排序，并绘制特征依赖关系图、特征交互依赖图和个体预测解释图，以分别分析任意两个特征之间的交互耦合效应，以及高风险事故中关键致因特征对预测结果的影响。

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