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龙图腾网获悉武汉理工大学三亚科教创新园申请的专利船舶碳排放时空预测方法及使用该方法的碳排放监管平台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：CN121233661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511785751.3，技术领域涉及：G06F16/26；该发明授权船舶碳排放时空预测方法及使用该方法的碳排放监管平台是由余红楚;江辰熙;吴咨仪设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本船舶碳排放时空预测方法及使用该方法的碳排放监管平台在说明书摘要公布了：本发明公开了一种船舶碳排放时空预测方法，包括分别计算每只船舶在多个轨迹段的碳排放量；将每只船舶在多个轨迹段的碳排放量空间映射到空间网格中，得到具有时间序列特征的碳排放图像数据；将处理后的碳排放图像数据划分为多个“输入‑输出”样本对，得到数据集；基于数据集对碳排放时空预测模型进行训练，得到训练好的碳排放时空预测模型；将待预测时段前的历史碳排放图像数据输入到训练好的碳排放时空预测模型进行预测，得到预测时段的船舶碳排放量的空间分布图像。本发明的方法能准确预测未来时间全球船舶的碳排放量在时间和空间上的分布特征。另外，本发明还公开了一种使用该方法的碳排放监管平台。

本发明授权船舶碳排放时空预测方法及使用该方法的碳排放监管平台在权利要求书中公布了：1.一种船舶碳排放时空预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1根据船舶的静态数据，构建船舶碳排放量的测算模型,并基于所述测算模型，分别计算每只船舶在多个轨迹段的碳排放量，所述轨迹段为相邻两个AIS轨迹点连接形成的轨迹； 2将每只船舶在多个轨迹段的碳排放量空间映射到空间网格中，得到全局碳排放量，按照设定的时间间隔获取所述全局碳排放量，并将其按照时间排列后进行可视化，得到具有时间序列特征的碳排放图像数据； 3对所述碳排放图像数据进行归一化和灰度化处理，并将处理后的所述碳排放图像数据划分为多个“输入-输出”样本对，得到数据集； 4基于改进的ConvLSTM网络结构，构建碳排放时空预测模型，并基于所述数据集对所述碳排放时空预测模型进行训练和测试，得到训练好的碳排放时空预测模型； 5获取待预测时段前的具有时间序列特征的历史碳排放图像数据，并对其进行归一化和灰度化处理之后输入到训练好的碳排放时空预测模型进行预测，得到预测时段的船舶碳排放量的空间分布图像。

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