全球航运预抵模型

项目简介

2025全国大学生交通科技大赛（时序预测）国三项目，基于深度学习和时空数据分析的全球航运智能预测系统。本项目专注于对船舶到达时间（ETA）、抵达港口进行精准预测，为航运管理提供数据驱动的决策支持。

项目背景

行业痛点

• 航运不确定性：船舶到达时间受天气、洋流、港口拥堵等多因素影响
• 调度效率低下：缺乏精准预测导致港口资源分配不合理
• 成本控制困难：延误造成的经济损失和资源浪费
• 数据利用不足：海量航运数据未能充分挖掘价值

技术架构

数据层

📊 多源数据融合

• AIS数据（船舶动态信息）
• 气象海洋数据
• 港口运营数据
• 历史航行记录
• 实时交通流数据

模型层

🤖 核心预测引擎

• 时空图神经网络（STGNN）
• 注意力时序预测模型
• 多任务学习框架

应用层

🎯 业务功能模块

• 船舶ETA精准预测
• 港口到达概率分析
• 异常延误预警
• 航线优化推荐
• 可视化决策看板

核心功能

🚢 船舶到达时间预测

• 短期预测：未来1-7天到达时间预测
• 长期预测：跨洋航线的全程ETA估计
• 实时更新：基于最新位置信息的动态修正
• 置信区间：提供预测结果的概率分布

🎯 抵达港口预测

• 多港口概率：输出可能抵达港口的概率分布
• 航线推断：基于历史模式和实时轨迹的港口选择
• 异常检测：识别偏离预期航线的异常行为

📈 智能分析功能

• 延误根因分析：识别影响ETA的关键因素
• 拥堵预警：提前预测港口拥堵情况
• 能效优化：推荐节能航线和速度策略
• 风险评估：航行安全和时效性综合评估