[发明专利]基于船舶AIS大数据的船舶进出港靠离泊时间预测方法

权利要求书

1.基于船舶AIS大数据的船舶进出港靠离泊时间预测方法，其特征在于：具体的方法如下：

步骤1：通过AIS系统获取各船舶的历史航行数据信息；

步骤2：利用AIS数据和港口泊位围栏计算历史进出港和靠离泊时间，进而得到港口的吞吐量，作业速度，行驶速度最大最小平均值统计数据；

步骤3：利用相邻挂靠港为一对港口组合作为训练样本，用距到达下一港口的剩余时长作为模型label，利用速度，船型，首尾港口的geohash，时间年月日等特征训练港间时长预测机器学习模型；

步骤4：利用每个港口内的点作为训练样本；以离开该港口的剩余时长作为模型label，利用港口的属性，该港口历史拥堵统计值，时间年月日以及未来该港口到达船数量等特征训练深度神经网络模型；

步骤5：最终预测依次输出完整路径下每对港间和港内的预计时长，将中间路段相加得到最终到达目的港的预测时间。

2.根据权利要求1所述的基于船舶AIS大数据的船舶进出港靠离泊时间预测方法，其特征在于：所述步骤1中的历史航行数据信息包括船名、水上移动业务标识（MMSI）、船舶空间位置、船速、船型和时间戳属性；获取港口和船舶的静态数据包括船大小、TEU量、港口所属国家、航线和TEU量。