Debido a la deformación de los barcos, se vuelve difícil garantizar la precisión de la medición de actitud en áreas típicas en la cubierta, lo que afecta seriamente la seguridad y eficiencia operativa del equipamiento a bordo. Para abordar este problema, este documento presenta un método de identificación de parámetros para modelos de deformación dinámica basado en diferencias de incremento de ángulo e introduce el algoritmo de máquina vectorial relacionada (RVM) para la estimación en línea de los parámetros del modelo de deformación dinámica. Teniendo en cuenta el error de truncamiento y el ruido no gaussiano del modelo, este artículo propone un método de medición de actitud dinámica basado en filtrado predictivo de modelo (MPF), construye un modelo de medición dinámica utilizando parámetros de Rodrigues en un marco inercial y diseña un filtro robusto de máxima entropía de correlación (MCE) para lograr una estimación robusta de la deformación dinámica de la cubierta. El rendimiento del método se verifica mediante análisis de simulación y experimentos a bordo de barcos. Los resultados comparativos indican que, en comparación con los métodos existentes, el algoritmo de medición de actitud dinámica de cubierta mejorado propuesto basado en predicción de modelo (IDAM) puede mejorar sustancialmente la precisión de la medición de actitud en presencia de deformaciones dinámicas de cubierta.