对历史运输数据进行整理和分析,计算不同航线、不同季节、不同船舶类型等条件下的平均运输时长。找出影响运输时长的关键因素,如天气状况、港口拥堵情况等,并分析这些因素与运输时长之间的关系。利用统计模型,如线性回归模型等,根据历史数据和关键影响因素来预测未来的运输时长。还可以结合实时的运输数据和环境信息对预测结果进行动态调整。
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