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龙图腾网获悉杭州数澜科技有限公司申请的专利一种基于多任务学习的船舶航行时间预测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：CN116307069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310040228.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于多任务学习的船舶航行时间预测方法是由黄章烽;甘云锋;江敏;高雁冰;郭永龙设计研发完成，并于2023-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的船舶航行时间预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及船舶数据处理技术领域，提供一种基于多任务学习的船舶航行时间预测方法，所述预测方法包括：获取历史AIS数据；将历史AIS数据按划分的航道分别加工出各个航道各个时间段的历史交通流及航行时间数据，并且采集未来一段时间内各个航道的天气数据；将历史交通流、航行时间数据及天气数据输入到交通流预测子模型及航行时间预测子模型进行训练；构建整体模型框架；训练整体模型框架，并输出未来各个航道最终的航行时间；采用滚动预测的方式，计算得到整个航线的总体航行时间。本发明充分考虑了交通流对航行时间的影响，采用多任务学习的方式，将船舶交通流预测以及船舶航行时间预测任务相结合，提升模型的泛化能力。

本发明授权一种基于多任务学习的船舶航行时间预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的船舶航行时间预测方法，其特征在于，所述预测方法包括： 1获取历史AIS数据； 2将历史AIS数据按划分的航道分别加工出各个航道各个时间段的历史交通流及航行时间数据，并且采集未来一段时间内各个航道的天气数据； 3将历史交通流、航行时间数据及天气数据输入到交通流预测子模型及航行时间预测子模型进行训练； 4构建整体模型框架，模型框架采用多任务学习的方式，共同学习船舶交通流预测以及船舶航行时间预测任务，再通过结合航道以及船舶自身信息，最终输出船舶未来的航行时间； 具体为：假设交通流预测模型的输出结果XF的维度为t,m，航行时间预测模型的输出结果XT的维度为t,m，船舶自身特征XS的数量为a，航道自身特征XC维度为c,m，并将航道自身特征XC通过全连接层转换维度至X'C=LinearXC，其维度为1,m；其中t为预测序列长度，m为航道数量，c为航道自身特征的数量,X'C为航道自身转换后特征； 船舶自身特征XS通过重复原始值进行维度扩展，船舶自身扩展后的特征X'S=ExtendXS，维度扩展至t,a，并将交通流预测模型的输出结果、航行时间预测模型的输出结果、船舶自身特征按t维度拼接，拼接后的特征维度为t,2m+a，即预测特征的维度为t,2m+a； 通过全连接层将合并后维度为2m+a,m转换维度至t,m，然后与维度为1,m的转换后的航道自身特征相乘； 最终的航行时间预测结果为，航行时间预测结果X'T的维度为t,m； 5训练整体模型框架，并输出未来各个航道最终的航行时间； 6采用滚动预测的方式，计算得到整个航线的总体航行时间。

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