摘要
本发明公开了一种船舶航行轨迹智能预测方法，属于船舶航行技术领域，包括动态获取并融合船舶自身实时状态、历史航行模式及当前和预报的环境因素等多源导航数据；构建并更新表征船舶时空运动行为与意图的动态特征向量；将该向量输入预训练的集成式深度学习模型，生成概率性轨迹预测序列；依据该序列，结合电子海图与交通规则评估潜在碰撞与偏航风险，输出综合风险评估指标；当风险超阈值或存在优化空间时，生成兼顾安全裕度与航行效率的优化航线调整建议。本发明采用集成深度学习模型，显著提升船舶轨迹预测的精确度和可靠性；并能主动进行风险评估与智能航线优化，增强航行安全与运营效率。
