建立信息沟通机制：船公司与船期预测团队之间建立实时、高效的信息沟通渠道，如专门的信息共享平台或即时通讯工具。船公司一旦决定调整调度策略，如更改船舶航线、调整挂靠港口顺序、增加或减少船舶运力投入等，能够第一时间将相关信息传达给预测团队 。同时，预测团队也可以及时向船公司反馈预测模型的需求和对调度策略变化的建议 。
更新模型参数：根据船公司调度策略的变化，及时更新船期预测模型中的相关参数。例如，如果船公司决定更换一艘航速更快的船舶执行某条航线，预测团队需要在模型中调整船舶的航行速度参数，重新计算该航线的预计航行时间。如果调整了挂靠港口顺序，需要更新港口之间的航行距离和预计在港停留时间等参数 。通过对模型参数的及时调整，使预测模型能够准确反映调度策略变化后的船期情况 。
重新训练模型：对于一些重大的调度策略变化，如开辟新的航线或大幅调整运力配置，可能需要重新训练船期预测模型。利用历史数据和新的调度策略相关数据，重新对机器学习模型进行训练，让模型学习新的调度模式下船期的变化规律 。例如，船公司新开辟了一条从亚洲到欧洲的直航航线，预测团队需要收集该航线的相关数据，包括港口信息、气象条件、货物运输需求等，对预测模型进行重新训练，以准确预测该新航线的船期 。
实时跟踪与验证：在船期预测模型更新后，实时跟踪船舶的实际运行情况，将预测结果与实际船期进行对比验证。如果发现预测结果与实际情况存在较大偏差，及时分析原因，进一步调整模型参数或重新训练模型 。通过不断的跟踪和验证，确保船期预测模型能够快速、准确地反映船公司调度策略的变化 。
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