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龙图腾网恭喜交通运输部规划研究院申请的专利一种基于大数据的港口规划方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117522050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311549126.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于大数据的港口规划方法及系统是由齐越;姚海元;贾鹏鹏;沈忱;方森松;房卓;陈飞;金哲飞;董焱赫设计研发完成，并于2023-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的港口规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的港口规划方法与系统，包括：连续获取港口AIS数据作为港口船舶行为特征数据，建立基于船舶交通量的时间序列模型；统计船舶占用泊位的时间规律，获取船舶进港通航的时间间隔，对所述时间间隔采用泊松分布分析港口船舶的概率密度，获取港口作业区水域数据；对所述港口作业区水域数据进行主成分分析，获取港口区域船舶行为特征值，按照时间序列的变化构建港口吞吐量预测模型；建立港口规划投资优化模型，依据所述港口规划投资优化模型优化值获取适应港口实际需求的港口规划决策，构建船舶交通流量组合预测模型，获取高精度的船舶交通流量预测值，能够最优化的规划港口船舶的通航信息，为港口航道设计提供决策支持。

本发明授权一种基于大数据的港口规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的港口规划方法，其特征在于，包括以下步骤：连续获取港口AIS数据作为港口船舶行为特征数据，将所述船舶行为特征数据根据船舶到达港口的时间顺序建立基于船舶交通量的时间序列模型，获取船舶动态数据表；分析所述船舶动态数据表的船舶到港时间间隔，统计船舶占用泊位的时间规律，获取船舶进港通航的时间间隔，对所述时间间隔采用泊松分布分析港口船舶的概率密度，将所述港口船舶的概率密度通过识别字段输入后台服务器调用数据筛选函数完成港口特定空间特征的提取，获取港口作业区水域数据；通过对所述港口作业区水域数据进行主成分回归分析，获取港口作业区船舶行为特征值，对所述船舶行为特征值采用灰数微分函数基于船舶时间序列获取所述船舶行为特征值的灰色量，通过所述灰色量按照时间序列的变化构建港口吞吐量预测模型，获取港口吞吐量需求预测值；对所述港口吞吐量需求预测值采用改进遗传算法建立港口规划投资优化模型，依据所述港口规划投资优化模型优化值获取适应港口实际需求的港口规划决策；对所述船舶行为特征值采用灰数微分函数基于船舶时间序列获取所述船舶行为特征值的灰色量，通过所述灰色量按照时间序列的变化构建港口吞吐量预测模型，包括：采集所述船舶行为特征值作为样本数据，将所述船舶行为特征值表示为xijm*n矩阵,m表示所述船舶行为特征值的行数，n表示所述船舶行为特征值的列数，对所述xijm*n矩阵进行主成分分析PCA，获取所述船舶行为特征值的标准差；根据所述标准差利用Covxij函数获取主成分指标的协方差矩阵，计算协方差矩阵基于所述主成分指标的特征值，并对所述特征值进行排序；将排序后的所述特征值输入GM1,1模型获取港口吞吐量预测数据；对所述港口吞吐量预测数据建立残差优化组合模型预测港口吞吐量需求值，包括：依据所述主成分指标的特征值对港口船舶交通量数据进行排序，获取船舶交通流量数据序列，判断所述船舶交通流量数据序列的平稳性，采用SARIMA时间序列结构计算船舶交通流量数据序列的差分次数，根据所述差分次数确定所述残差优化模型的阶数；在所述SARIMA时间序列结构中建立基于SARIMA模型的船舶交通流量预测模型，计算所述船舶交通流量预测模型的输出值获取船舶交通流量预测残差数据；将所述船舶交通流量预测残差数据输入BLSTM神经网络模型中，对所述船舶交通流量预测残差数据进行训练，根据所述BLSTM神经网络模型中的损失函数获取最大训练次数，在满足最大训练次数后获取所述BLSTM神经网络模型的测试数据；将所述测试数据作为船舶交通流量的吞吐量需求预测值；根据所述吞吐量需求预测值对港口规划区域建立权重分配模型，采用改进遗传算法建立港口规划投资优化模型，获取适应港口实际需求的港口规划决策，包括：对所述吞吐量需求预测值针对船舶交通事故数进行量化分析，通过分配适当权重得到权重分配模型获取船舶事故预测值yt，表达式为：yt＝β1y1+β2y2其中，β1、β2分别表示线性权重分配模型的权重值和非线性权重分配模型的权重值，y1、y2分别表示线性模型的预测结果和非线性模型的预测结果；将所述船舶事故预测值yt以RMSE最小为指标计算组合模型的权重值，获取基于最优权重组合模型的船舶交通流量预测结果。

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