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摘要：本申请提供一种港航运营管理方法及其系统，获取速度时序数据、装卸作业时序数据、气象信息时序数据以及港口在历史时间段内的容量时序数据和港口设施状态时序数据；得到预估速度数据、预估装卸作业数据、预估气象信息数据、预估容量数据和预估设施状态数据；确定第一参考值和第二参考值；获取管理人员历史评价信息；生成参考值序列；获取历史港口吞吐量；分析货物类型对货物吞吐量的影响因子；确定货物类型对货物吞吐量的影响权重；生成评价模型；计算第一评价结果与第二评价结果的相似度，从而减少港航数据处理中的不确定性，优化港航数据的处理方法，提高最终结果预测和评价的精准性，有助于实现智慧化管理。

主权项：1.一种港航运营管理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取船舶在历史时间段内的速度时序数据、装卸作业时序数据、气象信息时序数据以及港口在历史时间段内的容量时序数据和港口设施状态时序数据；对速度时序数据、装卸作业时序数据、气象信息时序数据、容量时序数据和港口设施状态时序数据进行预处理后，输入预先训练的预测模型，得到船舶在未来设定时间段内的预估速度数据、预估装卸作业数据、预估气象信息数据以及港口在未来设定时间段内的预估容量数据和预估设施状态数据；预测模型是通过船舶的历史速度时序数据样本、历史装卸作业时序数据样本和历史气象信息时序数据样本对时间序列神经网络进行训练以及通过港口的历史容量时序数据样本和历史设施状态时序数据样本对时间序列神经网络进行训练得到的；基于预估速度数据、预估装卸作业数据和预估气象信息数据确定第一参考值；具体地，对预估速度数据、预估装卸作业数据和预估气象信息数据进行预处理，并设定相应的权重或系数，结合预处理后的数据和设定的权重系数，通过加权计算确定第一参考值；基于预估容量数据和预估设施状态数据确定第二参考值；获取管理人员历史评价信息，管理人员历史评价信息为历史评价管理人员在港航调度中的决策能力值；基于不同时间对应的管理人员对应的历史评价信息生成参考值序列；获取历史港口吞吐量，历史港口吞吐量包括货物类型以及货物吞吐量；分析货物类型对货物吞吐量的影响因子；根据影响因子，确定货物类型对货物吞吐量的影响权重；基于影响权重，生成评价模型；将第一参考值、第二参考值以及参考值序列输入至评价模型以及至少一个参考模型，并基于评价模型对应的第一评价结果以及参考模型对应的第二评价结果，计算第一评价结果与第二评价结果的相似度；评价模型是基于机器学习算法或规则引擎的模型，用于根据输入值来确定第一评价结果；参考模型是模式匹配模型或推荐系统，用于根据输入的参考值来确定第二评价结果；具体地，评价模型是训练好的神经网络模型，即基于第一参考值、第二参考值以及参考值序列作为输入，以第一评价结果作为输出；参考模型为随机森林模型、支持向量机模型或神经网络模型；若相似度大于预设阈值，则将第一评价结果反馈至管理人员。

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