基于历史轨迹大数据的船舶抵达泊位时间预测方法及系统

本发明涉及基于历史轨迹大数据的船舶抵达泊位时间预测方法及系统。首先实时获取目标船舶AIS数据并预处理，输出预处理后的航行数据；再收集不同船舶历史AIS数据，建含多种航行轨迹的模型库，对库中数据轨迹分段并聚类，得初始训练集；基于该训练集，用支持向量机算法训得到船舶ETA预测模型，输出预测到港时间；同时实时采港区地理信息，结合训练集训练ARIMA模型得船舶ETAB预测模型，输出预测的港区边界到泊位时间；最后基于上述两输出时间，计算船舶最终抵达泊位时间。与现有技术相比，本发明具有预测准确性高、模型适应性与泛化能力强、计算效率高等优点。