收集历史船舶运营数据,包括运输需求、航线信息、船舶利用率、市场趋势等。运用人工智能中的机器学习算法对这些数据进行分析,建立船舶需求预测模型。该模型可根据不同因素预测未来一段时间内的运输需求,如通过分析季节变化、经济发展趋势等对运输量的影响。基于预测结果,合理调整船队规模,避免船舶过剩或不足,提高船队整体运营效益。
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