本發(fā)明提供一種基于強化學(xué)習(xí)的船舶運動大多步實時預(yù)測混合方法及系統(tǒng)，包括由船舶上安裝的姿態(tài)傳感器獲取原始船舶運動數(shù)據(jù)，劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和預(yù)測數(shù)據(jù)集，進行實時小波包分解RTWPD，將船舶運動數(shù)據(jù)的高頻分量和低頻分量分解為固定層數(shù)的子序列；對分解得到的每個子序列建立ORELM基礎(chǔ)預(yù)測模型，并引入AdaBoost.MRT強化學(xué)習(xí)方式，不斷迭代訓(xùn)練，將多個訓(xùn)練好的ORELM模型組合在一起；最后將子序列的預(yù)測結(jié)果重構(gòu)得到模型大多步初始預(yù)測結(jié)果，對大多步預(yù)測誤差建立LSSVM誤差修正模型，進一步提取包含在大多步誤差序列中少部分船舶運動數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，修正得到最終的船舶運動大多步預(yù)測結(jié)果并輸出。本發(fā)明提高了船舶運動姿態(tài)大多步預(yù)測的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性。