简介： 本发明公开了一种基于最优策略学习的船舶航迹实时预测方法及系统，该方法包括：接收目标船舶T0时刻前具有时序性的航迹数据，经预处理后得到航迹特征矩阵；航迹数据包括目标船舶不同时刻的经纬度数据；将航迹特征矩阵输入预先训练好的航迹预测模型，得到目标船舶T0时刻后具有时序性的Z个时刻船舶位置变化量，进而得到一系列预测船舶位置，实现航迹预测；航迹预测模型基于马尔科夫决策过程对船舶航迹预测过程进行形式化描述，引入深度强化学习方法求解航行最优决策策略问题，得到预测结果。本发明无需对目标船舶建立精确的动力学模型，充分挖掘目标运动时空域规律，根据航行策略长期累计回报最优实现连续时序预测，具有良好的序贯性和泛化性。