本发明提供了一种基于递归神经网络和北斗定位的船舶行为智能监控算法，首先对回传北斗数据进行归一化处理，并对数据进行清洗，构建带有船舶作业方式标签的样本；然后利用样本训练递归神经网络，得到用于预测船舶作业意图的递归神经网络模型；最后将接收到的北斗数据进行归一化及清洗，输入递归神经网络模型进行预测，得到船舶的作业行为预测结果。本发明通过将船舶的航速、航向、航路捷径等属性特征与对应的作业行为标签作为样本输入到递归神经网络模型中，调整网络节点权值训练模型，使模型能够模拟具有序列特征的动态认知过程，实现对船舶行为的实时监控。