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申请/专利权人：上海中远海运集装箱运输信息服务有限公司

摘要：本发明涉及电数字数据处理领域，尤其涉及海运单证航线数字化操作管理系统及方法。内容包括：收集和标准化不同数据源的航运数据，从不同的数据源中提取和合成特征信息；引入时间衰减权重，并结合熵权法，得到融合数据；将融合数据输入到时间序列预测算法中，结合长短期记忆网络和改进的广义自回归条件异方差模型预测未来的航运状态和潜在延迟；根据预测的航运状态，得到最佳调度方案，生成调度建议。解决了传统方法依赖于手工处理纸质单证，不仅效率低下，还容易引入人为错误；现有系统缺乏自动化，影响了资源配置和调度决策的优化；以及缺乏有效的风险管理工具来预测和量化潜在的操作风险的技术问题。

主权项：1.海运单证航线数字化操作管理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集和标准化来自不同数据源的航运数据，引入数据融合算法从标准化的海运相关数据中提取和合成特征信息；基于熵权法计算每个数据源中每种特征的信息量，计算公式如下： 其中，熵权Hi表示第i个特征的信息量；pij代表第i个特征在第j个样本中的概率分布；m是样本数量；结合时间衰减权重来加权特征，时间衰减权重wi的计算公式如下： 其中，ti是数据采集时间与当前时间的差；λ是衰减常数；n是特征数量；最后得到融合数据F，计算公式如下： 其中，xi是第i个特征；是第i个特征的特征集方差；γ是调整系数；S2、结合长短期记忆网络和改进的广义自回归条件异方差模型，设计时间序列预测算法；将融合数据转换为时间序列格式，输入到长短期记忆网络中，得到预测值；将预测值与航运状态的实际观测值之间的预测误差作为改进的广义自回归条件异方差模型的输入，得到预测误差方差，预测未来的航运状态和潜在延迟；根据预测的航运状态，得到最佳调度方案，生成调度建议；所述改进的广义自回归条件异方差模型的具体公式为： 其中，是在时间t的预测误差方差；α0是描述基线波动的常数项；α1是前一期预测误差的影响系数；∈t-1是在时间t-1的预测误差；β1是前一期预测误差方差的系数；δ是非线性效应影响程度的调节参数；φk是非线性系数；k是周期项的索引；q是周期项的数量；f是与周期相关的频率参数。

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