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龙图腾网获悉青岛市勘察测绘研究院;青岛市西海岸基础地理信息中心有限公司;山东港口科技集团有限公司;中数科技(青岛)有限公司;北京超图软件股份有限公司申请的专利一种基于GIS的港口地理信息服务平台构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119597855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411459639.6，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权一种基于GIS的港口地理信息服务平台构建方法是由张志华;庄晓东;张英栋;解传新;周圣川;赵军;王硕;许梦媛;祝成龙;胡海滨;钟娜娜;王鸿绪;史金昊;刘超;张帅哲;李隽杰;李杨;李蓉蓉;赵耀设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GIS的港口地理信息服务平台构建方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于GIS的港口地理信息服务平台构建方法，属于信息服务平台构建技术领域，该方法包括：构建GIS数据模型；对港口地理信息数据进行多源采集，并提取多源数据中与泊位需求预测相关的特征后进行融合；将融合后数据存入GIS模型，对融合后的数据进行分析，依据特征值大小选取第一主成分列，基于第一主成分列构建泊位需求模型；基于SHAP值分析方法，对泊位需求模型进行调整；将最终的泊位需求模型部署到港口环境进行实时预测，预测结果可视化于GIS平台，以进行决策支持。该方法综合考虑了数据处理、模型构建、安全因素、实时预测和个性化推荐等多个方面，显著提升港口管理的整体效率和服务质量。

本发明授权一种基于GIS的港口地理信息服务平台构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GIS的港口地理信息服务平台构建方法，应用于一基于GIS的港口地理信息服务平台构建装置中，其特征在于，包括： S100：构建GIS数据模型； S200：接收来自多个采集器对港口地理信息数据进行的多源采集，并分别提取多源数据中m个与泊位需求预测相关的特征，并对多个数据源提取出的数据进行融合，并将融合后数据存入GIS数据模型； S300：对融合后的数据进行分析，依据特征值大小依次选取k个最大特征值对应的特征向量作为第一主成分列，基于所述第一主成分列构建泊位需求模型； 其中，对融合后的数据进行分析包括： S310：对融合后的数据进行标准化处理； S320：计算协方差矩阵，并基于所述协方差矩阵计算对应的特征值和特征向量； S330：基于所述特征值的大小进行降序排列，选择能够解释至少80%方差的k个最大特征值对应的特征向量作为主成分组成所述第一主成分列； S340：选用第一主成分列作为新的特征轴，将原始数据投影到由k个最大特征值对应的低维空间中； 其中，所述构建泊位需求模型包括： S350：以投影到由k个最大特征值对应低维空间的数据创建输入输出对，其中，输入对应的是过去p个时间步长的值，输出为下一个时间步长的值；并将所述输入输出对分为训练数据集Y1与测试数据集Y2； S360：构建LSTM模型； S370：基于所述训练数据集训练所述LSTM模型； S400：基于SHAP值分析方法，识别影响港口泊位需求的关键因素及其交互作用，并判断所述关键因素与所述交互作用对泊位需求模型的影响，基于所述关键因素及其相互作用给出第二主成分列； 其中，所述步骤S400包括： S410：基于所述测试数据集计算SHAP值；基于所述SHAP值的绝对值大小排序确定k个关键特征； S420：计算k个关键特征之间的SHAP交互值，若任两个关键特征之间的SHAP交互值均不大于预设值，则以基于所述SHAP值绝对值大小排序确定的k个关键特征为第二主成分列； S430：若某两个关键特征A和B之间的SHAP交互值大于预设阈值时，基于所述关键特征A及所述关键特征B建立一个新的关键特征AB；建立新的关键特征后，基于所述特征值的大小再次选取关键特征，使得关键特征数量保持为k个，该k个所述关键特征组成第二主成分列； S500：判断所述第二主成分列与所述第一主成分列对应特征向量是否一致；若是，仍使用原泊位需求模型；若否，则以第二主成分列作为新的特征轴，将原始数据投影后对所述泊位需求模型进行调整； S600：将最终的所述泊位需求模型部署到港口环境进行实时预测，预测结果可视化于GIS平台，以进行决策支持； S700：基于所述预测结果以及用户的历史行为和偏好，给出最优泊位分配建议。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人青岛市勘察测绘研究院;青岛市西海岸基础地理信息中心有限公司;山东港口科技集团有限公司;中数科技(青岛)有限公司;北京超图软件股份有限公司，其通讯地址为：266000 山东省青岛市市北区山东路189号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。