数据收集与整理:收集过往船期的详细数据,包括出发时间、到达时间、航行路线、天气状况、港口拥堵情况等。对数据进行清洗和整理,确保数据的准确性和完整性。
建立预测模型:运用时间序列分析、回归分析等统计方法,或机器学习中的决策树、神经网络等算法,建立船期延误预测模型。分析历史数据中的各种因素与船期延误的相关性,确定关键影响因素。
定期更新与验证:定期将新的实际数据输入模型进行验证和更新,以确保模型的准确性和适应性。根据预测结果,提前调整航行计划,如预留足够的缓冲时间或选择更合适的航线。
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