基于多源数据融合的航运物流流向预测方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了基于多源数据融合的航运物流流向预测方法及系统，涉及物流预测领域，包括：基于航运数据构建航运网络图；实时采集获取船舶自动识别系统轨迹数据、海洋气象数据、港口日志数据及货物电子舱单数据；针对运输中物流进行物流流向预测，获取未来时间段内的船舶数据，并完善航运网络图；针对靠泊中物流进行物流流向预测，获取未来时间段内剩余装卸量及预估完成时间；将物流运输预测模型和物流装卸预测模型集成，构建端到端物流流向预测模型；基于实际物流流向数据和预测数据之间的误差，对模型进行修正。本发明的优点在于：结合LSTM与Transformer模型，精准预测航运物流流向，优化运输和装卸效率，提高预测精度，提升航运物流管理的效率和决策支持。

《基于多源数据融合的航运物流流向预测方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2025113193015，当前法律状态为已下证，由广东海洋大学提出申请，发明人为高开仙;程瑜;杨国华;袁剑平，申请日期为2025-09-16，公开（公告）日期为2026-06-16，国际专利分类号（IPC）为 G06Q 10/04 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了基于多源数据融合的航运物流流向预测方法及系统，涉及物流预测领域，包括：基于航运数据构建航运网络图；实时采集获取船舶自动识别系统轨迹数据、海洋气象数据、港口日志数据及货物电子舱单数据；针对运输中物流进行物流流向预测，获取未来时间段内的船舶数据，并完善航运网络图；针对靠泊中物流进行物流流向预测，获取未来时间段内剩余装卸量及预估完成时间；将物流运输预测模型和物流装卸预测模型集成，构建端到端物流流向预测模型；基于实际物流流向数据和预测数据之间的误差，对模型进行修正。本发明的优点在于：结合LSTM与Transformer模型，精准预测航运物流流向，优化运输和装卸效率，提高预测精度，提升航运物流管理的效率和决策支持。

海量优质专利即买即用，四大核心优势助您弯道超车：
🏆 拿资质，享红利：高企认定、专精特新必备！轻松获取政府补贴、税收减免，招投标直接加分！
💎 增信誉，融资金：支持实缴注册资金，彰显企业硬实力；支持专利质押贷款，盘活现金流，扩张不缺钱！
🔥 强背书，防抄袭：印上“专利产品”，客户更信赖！构建技术壁垒，把竞争对手挡在门外，稳占市场份额！
🚀 省时间，快变现：告别漫长研发与高风险！优质专利即买即用，让技术立刻变成真金白银的利润！