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龙图腾网获悉中国海洋大学;青岛海研电子有限公司申请的专利一种基于FGGNN模型的海洋漂流浮标轨迹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：CN119783553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510272401.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于FGGNN模型的海洋漂流浮标轨迹预测方法是由温琦;钱彦;朱秀;李洋;丁小凡;杨康;张晨;杨当亚设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FGGNN模型的海洋漂流浮标轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于FGGNN模型的海洋漂流浮标轨迹预测方法，涉及海洋漂流浮标轨迹预测技术领域，使用图结构来表征每个时刻的海洋漂流浮标位置及海洋环境要素，并通过图聚合操作来模拟海洋环境要素与海洋漂流浮标位置之间的作用机制，有效地提取海洋漂流浮标轨迹与海洋环境要素之间的特征关系，利用改进型的门控循环单元，有效提高门控循环单元的推理效率，利用基于图结构神经网络的轨迹预测模型FGGNN，采用编码器‑解码器架构，使用图结构接收轨迹时序数据，使用改进的门控循环单元实现时序推理，捕获浮标轨迹数据中特征之间以及时序之间的复杂依赖关系，从而实现浮标轨迹的精确预测。

本发明授权一种基于FGGNN模型的海洋漂流浮标轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FGGNN模型的海洋漂流浮标轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、从海洋漂流浮标获取时序数据，经过插值计算得到时间序列数据中的特征；步骤S2、分析时序数据中特征之间的相互作用关系，生成特征图的有向邻接矩阵，并进行归一化处理；步骤S3、利用加权邻接矩阵对特征图进行卷积操作，得到时序数据；步骤S4、使用改进的门控循环单元提取时序数据的时间特征，包括：步骤S401、使用图卷积操作替换门控循环单元中的全连接操作，形成改进的门控循环单元，在学习时间关系的同时提取时序数据特征间关系；步骤S402、在改进的门控循环单元中，每个时刻对上一时刻的隐藏状态进行图卷积，得到前一时刻状态对当前时刻状态的影响，形成时间序列信息；步骤S403、使用改进的门控循环单元处理时间序列信息，输出随着时间变化的特征动态及代表时间序列信息最终时刻的隐藏状态；步骤S5、构建FGGNN模型，基于步骤S4得到的时间特征对海洋漂流浮标轨迹进行预测；FGGNN模型采用编码器-解码器架构，编码器包含三层改进门控循环单元，解码器包括三层改进的门控循环单元，解码器中的三层改进的门控循环单元与编码器的三层改进的门控循环单元相对应，解码器中的每个改进的门控循环单元接收对应的编码器中的改进的门控循环单元生成的隐藏状态。

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