[发明专利]一种电子口岸船舶进港控制方法

权利要求书

1.一种电子口岸船舶进港控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取历史报关表单数据及对应的船舶进港数据；

S2、从历史报关表单数据中解析得到船舶类别数据，结合对应的船舶进港数据，共同构成样本数据集；

S3、构建决策树，将样本数据集输入决策数进行训练，得到训练好的决策树；

S4、获取当前报关表单数据，并对当前报关表单数据进行预处理；

S5、将预处理后的当前报关表单数据输入训练好的决策树，得到当前船舶进港预测结果；

S6、根据当前船舶进港预测结果，控制当前船舶的进港操作。

2.根据权利要求1所述的一种电子口岸船舶进港控制方法，其特征在于，所述船舶类别数据包括船舶艘次、船舶吨位、货物量以及是否存在危险品共四个属性。

3.根据权利要求2所述的一种电子口岸船舶进港控制方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤：

S31、计算样本数据集中各属性的信息增益；

S32、按照信息增益数值由大至小的关系，依次将各属性作为决策树的根节点和分节点，其中，决策树的叶子节点输出为0时，表明船舶不能进港；决策树的叶子节点输出为1时，表明船舶能够进港；

S33、将样本数据集按比例划分为训练集和测试集，利用训练集和测试集完成对决策树的训练。

4.根据权利要求3所述的一种电子口岸船舶进港控制方法，其特征在于，所述步骤S31中属性的信息增益具体为：

其中，P(M，属性)为属性的信息增益，M为样本数据集，Q(M)为信息熵，D为样本数据集M中属性的样例数，N_i为样例i出现的概率，m为样本数据集的样本总数，M_r为属性中取值为r的样例。

5.根据权利要求3所述的一种电子口岸船舶进港控制方法，其特征在于，所述步骤S32中决策树的根节点为船舶艘次，分节点依次为船舶吨位、货物量以及是否存在危险品。

6.根据权利要求3所述的一种电子口岸船舶进港控制方法，其特征在于，所述步骤S33具体包括以下步骤：

S331、按照预设的划分比例，将样本数据集划分为训练集和测试集；

S332、对训练集数据进行数据关系提取，得到分裂特征数据，以作为决策树各分节点的分裂标准；

S333、将训练集数据输入决策树，按照预设迭代次数，对决策树模型进行训练；

S334、将测试集中报关表单数据输入决策树，得到测试集对应的船舶进港预测结果，将该预测结果与测试集中船舶进港数据进行一一比较，若预测结果与测试集中船舶进港数据的匹配率大于或等于预设阈值，则停止决策树训练，得到训练好的决策树，否则返回步骤S333。

7.根据权利要求6所述的一种电子口岸船舶进港控制方法，其特征在于，所述分裂特征数据包括船舶年份、船舶所属国家以及船舶报关港口。

8.根据权利要求6所述的一种电子口岸船舶进港控制方法，其特征在于，所述划分比例具体为1:1。

9.根据权利要求1所述的一种电子口岸船舶进港控制方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤：

S41、删除或填补当前报关表单数据中的残缺数据；

S42、清除当前报关表单数据中的重复数据；

S43、对当前报关表单数据进行格式统一化处理。

10.根据权利要求6所述的一种电子口岸船舶进港控制方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括以下步骤：

S51、对预处理后的当前报关表单数据进行解析，得到当前船舶类别数据；

S52、基于预设的属性阈值，筛选出当前船舶类别数据中的异常值，并对异常值进行删除处理；

S53、对预处理后的当前报关表单数据进行数据关系提取，抽取得到当前船舶的年份、所属国家和报关港口数据；

S54、将步骤S52处理后的当前船舶类别数据以及步骤S53抽取得到的当前船舶的年份、所属国家和报关港口数据一起输入训练好的决策树模型中，输出得到当前船舶进港预测结果。