数据收集与整合：通过 AIS 系统、卫星定位系统等多种渠道收集船舶实时位置数据。AIS 系统可以实时获取船舶的位置、航速、航向等信息，卫星定位系统则能提供更精确的位置数据 。将这些不同来源的位置数据进行整合，建立统一的船舶位置数据库。同时，收集与船舶位置相关的其他信息，如船舶的航行计划、预计到达港口时间、港口的实时作业情况等，将这些信息与位置数据关联起来，形成完整的船舶动态数据集 。
数据清洗与预处理：对收集到的船舶位置数据进行清洗，去除错误数据和异常数据。例如，由于信号干扰或设备故障，可能会出现位置数据跳变或错误的情况，需要通过数据校验和滤波算法进行处理 。对清洗后的数据进行预处理，如将位置数据转换为统一的坐标系统，将时间数据进行标准化处理，以便后续分析 。
分析方法与模型建立：运用轨迹分析方法，根据船舶的实时位置数据，绘制船舶的航行轨迹，分析船舶是否按照预定航线航行。如果船舶偏离预定航线，及时分析原因，判断是否是由于气象条件、船舶故障或其他因素导致的，进而预测对船期的影响 。建立时间序列分析模型，根据船舶的历史位置数据和实时位置数据，预测船舶未来的位置和到达时间。例如，使用卡尔曼滤波算法，结合船舶的当前位置、速度和加速度等信息，对船舶的未来位置进行预测，从而推算出船舶到达下一港口的时间 。
结合其他因素综合分析：在分析船舶实时位置数据时，结合气象数据、港口拥堵情况、货物装卸进度等其他因素进行综合分析。例如，如果船舶所在区域出现恶劣气象条件，根据气象数据和船舶航行性能，分析船舶可能的减速程度和航行时间增加量；如果港口出现拥堵，根据港口实时信息，预测船舶在锚地等待的时间，从而更准确地预测船期变动 。通过综合考虑多种因素，提高短期船期变动预测的准确性 。
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