本申請(qǐng)涉及碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)，具體涉及一種碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及管理方法。

背景技術(shù)：

1、碼頭，作為航運(yùn)物流的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，它的運(yùn)作效率直接影響到國際貿(mào)易的成本與速度，進(jìn)而影響全球供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性。在港口管理和物流運(yùn)營中，對(duì)碼頭集裝箱的進(jìn)提箱數(shù)量進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)至關(guān)重要。

2、然而，目前的預(yù)測(cè)方法，存在無法實(shí)時(shí)更新預(yù)測(cè)模型以適應(yīng)碼頭運(yùn)營變化的局限，同時(shí)，由于預(yù)測(cè)精度不足，難以實(shí)現(xiàn)碼頭資源的優(yōu)化配置，從而導(dǎo)致在高峰期資源短缺，在低谷期資源閑置，嚴(yán)重影響了碼頭的整體運(yùn)營效率。

3、基于此，需要一種新的碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本說明書實(shí)施例提供一種碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及管理方法，應(yīng)用于碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，通過分析航次、航線等船相關(guān)的信息，不僅對(duì)碼頭在各個(gè)時(shí)間段內(nèi)的集裝箱進(jìn)提箱總數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，還對(duì)各類不同類型集裝箱的數(shù)量也進(jìn)行了預(yù)測(cè)，為碼頭的運(yùn)營提供了詳盡的數(shù)據(jù)支持，使得碼頭的調(diào)度和管理更加精確和高效，從而優(yōu)化了資源分配，顯著提高了物流運(yùn)作的整體流暢性，提升了碼頭的運(yùn)營效率。

2、本說明書實(shí)施例提供以下技術(shù)方案：

3、本說明書實(shí)施例提供一種碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)方法，包括：

4、獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包括：航次號(hào)、航線號(hào)及每個(gè)航次的碼頭進(jìn)提集裝箱總量；

5、將所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)回歸模型，得到每個(gè)時(shí)段預(yù)計(jì)的進(jìn)提箱總量；

6、將所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入隨機(jī)森林分類模型，得到每個(gè)時(shí)段各類型集裝箱的概率；

7、根據(jù)所述每個(gè)時(shí)段預(yù)計(jì)的進(jìn)提箱總量和所述每個(gè)時(shí)段各類型集裝箱的概率，得到特定航次特定時(shí)間各類型集裝箱進(jìn)提的數(shù)量。

8、本說明書實(shí)施例還提供一種碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括：

9、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包括：航次號(hào)、航線號(hào)及每個(gè)航次的碼頭進(jìn)提集裝箱總量；

10、預(yù)測(cè)模塊，用于根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，使用雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)回歸模型和隨機(jī)森林分類模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到每個(gè)時(shí)段預(yù)計(jì)的進(jìn)提箱總量和每個(gè)時(shí)段各類型集裝箱的概率；

11、數(shù)據(jù)處理模塊，用于根據(jù)所述預(yù)測(cè)模塊預(yù)測(cè)到的進(jìn)提箱總量和每個(gè)時(shí)段各類型集裝箱的概率，得到特定航次特定時(shí)間各類型集裝箱進(jìn)提的數(shù)量。

12、本說明書實(shí)施例還提供一種碼頭集裝箱進(jìn)提箱管理方法，包括：利用上述任意一項(xiàng)所述的碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)方法，對(duì)碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)；

13、在完成預(yù)測(cè)后，將所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化格式；

14、通過api接口，將所述結(jié)構(gòu)化格式的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)傳輸至港口運(yùn)營管理系統(tǒng)；

15、所述港口運(yùn)營管理系統(tǒng)根據(jù)接收到的所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)碼頭的集裝箱進(jìn)行管理。

16、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本說明書實(shí)施例采用的上述至少一個(gè)技術(shù)方案能夠達(dá)到的有益效果至少包括：

17、通過獲取包括航次號(hào)、航線號(hào)及碼頭進(jìn)提集裝箱總量在內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)，訓(xùn)練得到雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)回歸模型和分類模型，并利用這兩個(gè)模型預(yù)測(cè)每個(gè)時(shí)間段碼頭進(jìn)提箱總數(shù)量以及不同類型集裝箱的比例，從而精確預(yù)測(cè)出在特定航次和時(shí)間點(diǎn)各種類型集裝箱的具體進(jìn)提數(shù)量，顯著提升碼頭集裝箱管理的效率和準(zhǔn)確性，優(yōu)化了資源分配和調(diào)度決策。

技術(shù)特征：

1.一種碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在將所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)回歸模型之前，對(duì)所述雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在訓(xùn)練雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)回歸模型時(shí)，使用交叉驗(yàn)證方法，并采用以下至少一種評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)估所述雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)回歸模型的性能：均方差、標(biāo)準(zhǔn)均方差或絕對(duì)值誤差，得到最終的雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)回歸模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在將所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入隨機(jī)森林分類模型之前，對(duì)所述隨機(jī)森林分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在訓(xùn)練隨機(jī)森林分類模型時(shí)，采用以下至少一種評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)估所述隨機(jī)森林分類模型的性能：精準(zhǔn)率、精確率或f1分?jǐn)?shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)方法，還包括：

7.一種碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)系統(tǒng)還包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)系統(tǒng)還包括：

10.一種碼頭集裝箱進(jìn)提箱管理方法，其特征在于，包括：利用如權(quán)利要求1-6中任意一項(xiàng)所述的碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)方法，對(duì)碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)；

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及管理方法，應(yīng)用于碼頭集裝箱進(jìn)提箱數(shù)量預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，通過獲取包括航次號(hào)、航線號(hào)及碼頭進(jìn)提集裝箱總量在內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)，訓(xùn)練得到雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)回歸模型和分類模型，并利用這兩個(gè)模型預(yù)測(cè)每個(gè)時(shí)間段碼頭進(jìn)提箱總數(shù)量以及不同類型集裝箱的比例，從而精確預(yù)測(cè)出在特定航次和時(shí)間點(diǎn)各種類型集裝箱的具體進(jìn)提數(shù)量，顯著提升碼頭集裝箱管理的效率和準(zhǔn)確性，優(yōu)化了資源分配和調(diào)度決策。

技術(shù)研發(fā)人員：胡嘉瑜,臧凱強(qiáng),黃桁,張傳捷
受保護(hù)的技術(shù)使用者：哪吒港航智慧科技（上海）有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9