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摘要：本发明公开一种港口吞吐量预测方法、模型训练方法、系统、装置及介质，涉及港口运营技术领域。该方法采用机器学习算法根据多个候选吞吐量影响因素的样本数据和港口吞吐量时间序列构建机器学习预测模型，通过沙普利解释模型对机器学习预测模型的预测结果进行解释分析得到每一个候选吞吐量影响因素的特征贡献值，根据特征贡献值从多个候选吞吐量影响因素中筛选出影响大的目标吞吐量影响因素，根据目标吞吐量影响因素的特征贡献值和港口吞吐量时间序列构建基于堆叠长短期记忆网络架构的港口吞吐量预测模型，使得模型能够根据目标吞吐量影响因素的特征贡献值着重关注输入数据中对预测结果影响大特征，提高港口吞吐量预测准确性同时减少预测运算量。
主权项：1.一种港口吞吐量预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：获取关于多个候选吞吐量影响因素的样本数据和港口吞吐量时间序列；采用机器学习算法，根据所述样本数据和所述港口吞吐量时间序列构建机器学习预测模型；通过沙普利解释模型，对所述机器学习预测模型的预测结果进行解释分析，得到每一个候选吞吐量影响因素的特征贡献值；根据所述特征贡献值从多个所述候选吞吐量影响因素中筛选出至少一个目标吞吐量影响因素；根据所述目标吞吐量影响因素的特征贡献值和所述港口吞吐量时间序列构建基于堆叠长短期记忆网络架构的港口吞吐量预测模型。
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百度查询： 武汉理工大学 港口吞吐量预测方法、模型训练方法、系统、装置及介质
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