【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及神经网络，尤其涉及一种岸桥作业效率预测方法及系统。
技术介绍
1、港口在现代物流网络中扮演着非常重要的角色。港口作为海陆运输的关键枢纽，承担着连接全球贸易的重要任务,是当今世界物流网络核心节点之一。随着集装箱的运输量不断的增加，港口的作业压力也日趋增长。为了减缓港口作业压力，提高集装箱港口作业效率，目前主要采用两种方法：一是增设基础设施来提高竞争力，但需要大资金和时间；二是优化调度算法来提高现有资源利用率，成本低、回报高，已广泛采用。岸桥作业效率是调度优化算法中必须考虑的重要因素之一，是系统内固有的不确定性因素，它可能会干扰原有的调度方案，影响方案的最优性，甚至导致方案不可行。因此，在进行泊位计划优化和装卸作业调度优化中，准确的岸桥作业效率可以作为一个重要参考指标，有助于制定更合理、更优化的调度决策，提高整体运作效率。
2、非线性回归问题多通过机器学习解决。早期的非线性回归方法主要使用多项式回归来拟合非线性关系；1990年代，决策树和集成方法作为解决非线性回归问题的有效工具，由多位研究者相继提出和发展，包括了l...
【技术保护点】
1.岸桥作业效率预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的岸桥作业效率预测方法，其特征在于，所述采集影响岸桥作业效率的目标数据之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的岸桥作业效率预测方法，其特征在于，所述通过互信息法对所述目标数据进行特征分析，得到预测数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的岸桥作业效率预测方法，其特征在于，所述预测模型通过如下方式训练得到：
5.根据权利要求4所述的岸桥作业效率预测方法，其特征在于，所述将岸桥作业的历史数据进行数据预处理，包括：
6.根据权利要求4所述的岸桥作业效...
【技术特征摘要】
1.岸桥作业效率预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的岸桥作业效率预测方法，其特征在于，所述采集影响岸桥作业效率的目标数据之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的岸桥作业效率预测方法，其特征在于，所述通过互信息法对所述目标数据进行特征分析，得到预测数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的岸桥作业效率预测方法，其特征在于，所述预测模型通过如下方式训练得到：
5.根据权利要求4所述的岸桥作业效率预测方法，其特征在于，所述将岸桥作业的历史数据进行数据预处理，包括：
6.根据权利要求4所述的岸桥作业效率预测方法，其特征在于，所述采...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹宇，程旭，何玲婕，周炎，
申请(专利权)人：辽宁省宇识科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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