数据划分与验证：将历史数据划分为训练集、验证集和测试集，一般按照 70%、15%、15% 的比例划分 。使用训练集训练船期预测模型，利用验证集调整模型参数，防止过拟合 。例如，在使用神经网络模型时，通过验证集调整网络层数、神经元数量等参数 。最后，用测试集评估模型的准确性，计算预测误差指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等 。
定期更新数据：随着时间的推移，不断收集新的船期数据以及相关的影响因素数据，如港口作业效率变化、新的气象数据等 。定期更新模型训练数据，重新训练模型，使模型能够适应海运环境的动态变化 。例如，每月或每季度更新一次数据，并重新训练模型 。
模型对比与融合：尝试使用多种不同的预测模型，如时间序列模型、机器学习模型等，对比它们的预测性能 。可以将多个模型的预测结果进行融合，提高预测的准确性 。例如，采用加权平均的方法，将 ARIMA 模型和神经网络模型的预测结果进行融合，根据不同模型在历史数据上的表现分配权重 。
专家评估与反馈：邀请船期预测领域的专家、船公司运营人员、港口管理人员等对模型进行评估 。他们根据实际经验，对模型的预测结果和应用效果提出意见和建议 。例如，专家根据港口实际作业情况，指出模型在预测船舶在港停留时间时存在的问题，模型开发人员根据反馈对模型进行优化 。
持续监控与改进：在实际应用中，持续监控船期预测模型的性能，将预测结果与实际船期进行对比 。一旦发现预测误差超出可接受范围，及时分析原因，调整模型参数或改进模型结构 。例如，当发现某条航线的船期预测误差持续增大时，深入分析是由于新的港口政策变化还是数据异常等原因导致的，针对性地进行改进 。
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