一种融合大语言模型与轻量级神经网络的船舶航行决策方法

本发明提供一种融合大语言模型与轻量级神经网络的船舶航行决策方法，属于船舶智能航行与决策优化技术领域。本方法步骤包括：根据船舶多源数据，构建时序特征向量和预定义格式的结构化文本；基于时序特征向量通过轻量级神经网络输出即时控制指令；基于结构化文本通过大语言模型确定全局控制指令；根据预设风险等级动态分配即时控制指令与全局控制指令的权重系数，通过加权融合生成融合控制指令；每个决策周期内按时序发送即时控制指令与融合控制指令，船舶执行机构依指令完成航行控制。通过上述步骤本发明解决了大语言模型推理延迟与船舶控制系统定周期指令输出的矛盾，确保决策指令的周期性稳定生成与安全执行。