数据收集与整理：收集港口历年的吞吐量数据、船舶到港离港数据、天气数据、节假日安排等，对数据进行清洗、整理和分类，建立数据库。
建立预测模型：运用数据分析技术，如时间序列分析、回归分析、机器学习算法等，建立港口拥堵预测模型，分析影响港口拥堵的因素，预测季节性港口拥堵的发生时间、程度和持续时间。
实时监控与预警：利用实时数据监控系统，实时获取港口的运营数据，如船舶排队情况、泊位占用情况等，与预测模型相结合，及时发出拥堵预警，为船运公司调整船期提供依据。
优化船期安排：根据预测结果和预警信息，提前调整船舶的航行计划和到港时间，避开拥堵高峰期，合理安排船舶在非拥堵时段到港，减少等待时间。
加强与港口合作：与港口建立良好的合作关系，共享数据和信息，共同制定应对季节性港口拥堵的措施，如优化港口资源配置、增加泊位供给、提高装卸效率等。
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