基于EMD-PSO-GRU-RBFNN的集装箱船航迹预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于EMD‑PSO‑GRU‑RBFNN的集装箱船航迹预测方法，涉及智能航运技术领域。该方法以船舶AIS数据为输入，包括时间、经度、纬度、航速及航向角信息；对AIS数据进行预处理划分训练集与测试集；构建航迹预测模型，计算训练集预测值与真实船舶位置坐标的差值，得到残差信号；采用经验模态分解对残差信号进行自适应分解，获得本征模态分量及残差分量；构建高频和中低频分量的预测模型，将各分量预测结果重构得到残差预测值，并与测试集的基线预测结果叠加，得到校正后的测试集输出；对校正后的测试集输出进行评价。本发明能够在不同频率尺度上对航迹误差进行建模与补偿，提高了航迹预测的稳定性与可靠性。

《基于EMD-PSO-GRU-RBFNN的集装箱船航迹预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2026101223029，当前法律状态为已下证，由广东海洋大学提出申请，发明人为王思思;关竞宇;孙振航;王立军;王远卓;李玉坤;梁高豪;王维;张泽国;曹亮，申请日期为2026-01-29，公开（公告）日期为2026-04-03，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/241 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于EMD‑PSO‑GRU‑RBFNN的集装箱船航迹预测方法，涉及智能航运技术领域。该方法以船舶AIS数据为输入，包括时间、经度、纬度、航速及航向角信息；对AIS数据进行预处理划分训练集与测试集；构建航迹预测模型，计算训练集预测值与真实船舶位置坐标的差值，得到残差信号；采用经验模态分解对残差信号进行自适应分解，获得本征模态分量及残差分量；构建高频和中低频分量的预测模型，将各分量预测结果重构得到残差预测值，并与测试集的基线预测结果叠加，得到校正后的测试集输出；对校正后的测试集输出进行评价。本发明能够在不同频率尺度上对航迹误差进行建模与补偿，提高了航迹预测的稳定性与可靠性。

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