如何利用历史数据预测船期的季节性波动？-海运资讯-航运圈

如何利用历史数据预测船期的季节性波动？

2025年02月24日 11:47 浏览：0 来源：货代小哈哈

首先得全面收集历史数据，像过去 5 - 10 年每条航线的船期信息，包括船舶实际抵达和离开港口的时间、停靠时长等。收集完后，得仔细清洗数据，把那些因为特殊情况（比如船舶突发严重故障导致长时间延误）产生的异常值去掉，保证数据质量。
接着用时间序列分析方法，比如常见的分解法。把船期数据分解成长期趋势、季节性因素、周期性因素和随机波动。其中季节性因素就是我们重点关注的，通过分析过去每年相同月份或季度的船期数据，看看在哪些季节或者时间段，船期通常会出现提前或延迟的情况。
最后选择合适的预测模型，像 ARIMA 模型，它能根据历史数据中的时间序列特征来建立模型，然后用这个模型结合分析出的季节性规律，去预测未来船期在不同季节的波动情况。例如，经过分析发现每年冬季由于天气原因，某条航线的船期平均会延迟 2 - 3 天，模型就能在预测时考虑这个季节性延迟因素。