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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于动力法和注意力机制的船舶碳排放特征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：CN116775783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310645870.3，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权一种基于动力法和注意力机制的船舶碳排放特征预测方法是由李永;谢温馨设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动力法和注意力机制的船舶碳排放特征预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动力法和注意力机制的船舶碳排放特征预测方法，本方法采用基于AIS数据的动力法和基于注意力机制的TFT时序预测模型，利用船舶AIS数据、船舶劳氏档案数据、污染物排放因子参数和地理信息，建立高分辨率的船舶碳排放清单，并实现对船舶的多时段污染物排放特征预测。通过数据清理、AIS数据轨迹整合、数据融合和数据补全等操作对AIS数据进行预处理，保证AIS数据的准确性。按船舶类型和船舶运行状态通过动力法对污染物排放量进行估算和分析，确保分析碳排放规律和预测碳排放特征实时考虑到动态船舶行为。

本发明授权一种基于动力法和注意力机制的船舶碳排放特征预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动力法和注意力机制的船舶碳排放特征预测方法，其特征在于， 该船舶碳排放特征预测方法由四个模块组成；第一个模块为AIS数据的预处理模型：根据船舶碳排放溯源的需求，结合船舶劳氏数据和地理信息，对数据进行数据清洗，AIS数据轨迹整合，数据融合和数据补全操作，为后续计算提供高质量的数据基础；第二个模块为高分辨率船舶碳排放清单的建立：利用处理完成的船舶AIS数据和地理信息，采用船舶动力法，根据污染物排放因子、船舶运行状态和其他船舶属性，分别计算船舶主机、辅机和锅炉的碳排放量，建立具体到单艘船舶、排放物所处设备和排放时间的高分辨率船舶碳排放清单；第三个模块为船舶碳排放特征的预测：提取出高分辨率船舶碳排放清单中与预测目标相关的数据项，建立船舶碳排放时序序列，利用基于注意力机制的TFT时序预测模型，学习各个特征之间的关系，实现对船舶碳排放的多时段特征预测；第四个模块为船舶碳排放特征规律的分析：根据建立的高分辨率船舶碳排放清单和对未来碳排放特征的预测结果，从时空、船舶所属地、船舶类型和航行状态不同维度分析船舶碳排放特征规律，并根据预测结果掌握未来排放特征，为相关部门制定减排措施提供数据支撑； 基于注意力机制的船舶碳排放特征预测模型中建立的高分辨率船舶碳排放清单，从中提取出与预测目标相关的属性，并整理成时序数据，作为预测模型的输入；基于注意力机制的船舶碳排放特征预测模型通过学习时序数据中不同特征之间的关系及时序序列的时间依赖关系，基于过去的船舶碳排放特征，对未来船舶的碳排放情况做出预测。

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