本文提出了一种基于概率密度的轨迹构建方法，通过预测到达时间进行验证。该方法在新加坡和澳大利亚港口间的轨迹预测误差平均约为0.106天，准确率为92.08%。

本文研究了给定N个独立观测块的随机变量X和Y的联合概率的估计问题。通过极大似然推断的函数形式和可计算的逼近方法，我们能够从经验逼近中恢复真实的概率密度。通过熵最优输运核，我们建模了一类假设空间，可以近似推断数据中的转移算子。通过修改EMML算法以考虑额外的转移概率约束，解决了离散最小化问题，并证明了算法的收敛性。概念验证示例展示了方法的潜力。