港口泊位装卸效率挖掘方法、装置、设备和储存介质制造方法及图纸

本申请公开了一种港口泊位装卸效率挖掘方法、装置、设备和储存介质。该方法包括：获取至少一个船舶基本信息，每个船舶基本信息包括历史船舶吃水数据、船舶型号、与船舶型号对应的最大吃水数据和最大载重数据；将至少一个历史船舶吃水数据输入到预先构建的载货估算模型，以确定在港口泊位处停泊船舶的最大货物装卸量，货物装卸量为在港口泊位处停泊船舶装载或者卸载的货物量；获取与最大货物装卸量对应的最小船舶停泊时间；基于最大货物装卸量和最小船舶停泊时间计算港口泊位的装卸效率。本申请减小了港口泊位装卸效率挖掘的难度，并提高了挖掘港口泊位装卸效率信息准确性。

【技术实现步骤摘要】
港口泊位装卸效率挖掘方法、装置、设备和储存介质
本申请一般涉及大数据分析领域，具体涉及一种港口泊位装卸效率挖掘方法、装置、设备和储存介质。
技术介绍
随着国际贸易往来的日趋密切，海洋运输作为货物运输的一种重要方式，在国际贸易中扮演的角色也越来越重要。在海洋运输交通网络中，港口是重要的枢纽节点，在港口运营系统中，泊位是港口最基本的工作单位。港口泊位装卸效率的高低从侧面反映出港口的基础设施建设、资源配备、经营管理水平的高低，因此，获取港口泊位装卸效率信息具有重要意义。但是，由于港口泊位装卸效率信息属于港口的私有信息，一般不对外公开，导致获取港口泊位装卸效率的难度较大；或者，即使港口运营者愿意公开港口泊位装卸效率，由于这些信息主要依靠人工收集，且信息来源有限，导致难以有效挖掘港口泊位装卸效率。
技术实现思路
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种减小港口泊位装卸效率的挖掘难度，并提高挖掘港口泊位装卸效率信息准确性的港口泊位装卸效率挖掘方法、装置、设备和储存介质。第一方面，本申请实施例提供一种港口泊位装本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种港口泊位装卸效率挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取至少一个船舶基本信息，每个所述船舶基本信息包括历史船舶吃水数据、船舶型号、与所述船舶型号对应的最大吃水数据和最大载重数据；/n将至少一个所述历史船舶吃水数据输入到预先构建的载货估算模型，以确定在港口泊位处停泊船舶的最大货物装卸量，货物装卸量为在所述港口泊位处停泊船舶装载或者卸载的货物量；/n获取与所述最大货物装卸量对应的最小船舶停泊时间；/n基于所述最大货物装卸量和所述最小船舶停泊时间计算所述港口泊位的装卸效率。/n

【技术特征摘要】
1.一种港口泊位装卸效率挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：
获取至少一个船舶基本信息，每个所述船舶基本信息包括历史船舶吃水数据、船舶型号、与所述船舶型号对应的最大吃水数据和最大载重数据；
将至少一个所述历史船舶吃水数据输入到预先构建的载货估算模型，以确定在港口泊位处停泊船舶的最大货物装卸量，货物装卸量为在所述港口泊位处停泊船舶装载或者卸载的货物量；
获取与所述最大货物装卸量对应的最小船舶停泊时间；
基于所述最大货物装卸量和所述最小船舶停泊时间计算所述港口泊位的装卸效率。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将至少一个所述历史船舶吃水数据输入到预先构建的载货估算模型，以确定在港口泊位处停泊船舶的最大货物装卸量，包括：
将每个所述历史船舶吃水数据分别输入到预先构建的载货估算模型，以确定与所述历史船舶吃水数据相对应的所述船舶的实际货物装卸量；
基于所述船舶的实际货物装卸量与所述船舶的最大载重数据，确定在所述港口泊位处停泊船舶的最大货物装卸量。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将每个所述历史船舶吃水数据分别输入到预先构建的载货估算模型，以确定与所述历史船舶吃水数据相对应的所述船舶的实际货物装卸量，包括：
从每个所述历史船舶吃水数据中获取所述船舶进入所述港口泊位时的历史船舶吃水数据，输入到预先构建的载货估算模型，确定所述船舶的第一载货量；
从每个所述历史船舶吃水数据中获取所述船舶离开所述港口泊位时的历史船舶吃水数据，输入到预先构建的载货估算模型，确定所述船舶的第二载货量；
基于所述第一载货量与所述第二载货量确定所述船舶的实际货物装卸量，所述实际货物装卸量为所述第一载货量与所述第二载货量的差值。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述船舶的实际货物装卸量与所述船舶的最大载重数据，确定在所述港口泊位处停泊船舶的最大货物装卸量，包括：
判断每个所述船舶的实际货物装卸量是否大于或等于所述船舶的货物装卸量阈值，所述船舶的货物装卸量阈值为所述船舶的最大载重数据的0.9倍；
如果存在至少一个所述船舶的实际货物装卸量大于或者等于所述船舶的货物装卸量阈值，则将所述至少一个所述船舶的实际货物装卸量确定为在所述港口泊位处停泊船舶的最大货物装卸量；
如果所述船舶的实际货物装卸量小于所述船舶的货物装卸量阈值，则过滤所述船舶的实际货物装卸量。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先构建的载货估算模型，包括：
利用所述最大载重数据、最大吃水数据和所述船舶在空载状态的吃水数据构成的样本集合按照机器学习算法或者深度学习算法进行训练学习，以建立所述船舶吃水数据和船舶载重数据之间的映射关系，该映射关系作为载货估算模型。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述船舶在空载状态的吃水数据，包括：
基于所述船舶型号和所述船舶最大吃水数据，计算第一空载吃水数据；
基于所述船舶型号的历史船舶吃水数据和所述第一空载吃水数据，确定所述船舶在空载状态的吃水数据。


7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据获取的全球船舶轨迹数据和港口范围数据识别船舶在港口的停泊行为；
根据所述停泊行为和船舶属性信息确定港口泊位地理范围；
建立所述港口泊位地理范围与所述港口泊位装卸效率的对应关系。


8.一种港口泊位装卸效率挖掘装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，被配置为获取至少一个船舶基本信息，每个所述船舶基本信息包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁新，徐垚，朱福建，陈业坤，温建新，
申请(专利权)人：中电科海洋信息技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：海南;46