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龙图腾网获悉宁波舟山港集团有限公司申请的专利一种港口负荷预测方法及算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：CN116432708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310259423.4，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种港口负荷预测方法及算法是由唐道贵;钟晓晖;许朝远;陈哲;张乾能;杨盛祥;李将渊;徐鹏设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种港口负荷预测方法及算法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种港口负荷预测方法及算法，包括算法部分和实际预测方法部分，算法部分包括选择并划分时间区间、采集数据、数据处理、卷积神经网络的训练和测试，最终获得合格的卷积神经网络，由此运用到实际中：通过本发明可以达到精确预测港口负荷的有益效果。

本发明授权一种港口负荷预测方法及算法在权利要求书中公布了：1.一种获取合格的港口负荷预测神经网络的方法，其特征是：包括如下步骤： 步骤一、选定初始时刻to和结束时刻te，并将时间区间[to，te]进行m等分，得到区间序列[t0，t1]、[t1，t2]、......、[tm-1，tm]，其中，to＝t0t1t2......tm＝te； 步骤二、获取所述区间序列[t0，t1]、[t1，t2]、......、[tm-1，tm]中每一个区间的气候数据、日类型数据、季节类型数据、作业量数据、靠港船舶数据、所用的每台氢能设备功率和所用的每台柴油设备功率； 步骤三、将由区间[ti-1，ti]内的所述气候数据、日类型数据、季节类型数据、作业量数据、靠港船舶数据、所用的每台氢能设备功率和所用的每台柴油设备功率组成的列向量作为第i个输入向量，形成输入数据集A，其中，1≤i≤m， A＝{X1，X2，...,Xm}； 步骤四、获取所述区间序列[t0，t1]、[t1，t2]、......、[tm-1，tm]中每一个区间的用电量、用氢量和用柴油量数据，随后将由区间[ti-1，ti]内的所述用电量、用氢量和用柴油量数据组成的列向量作为第i个输出向量，形成输出数据集B，其中，1≤i≤m， B＝{Y1，Y1，...,Y}； 步骤五、建立以所述第i个输入向量与所述第i个输出向量的笛卡尔积X，Y为元素的集合U，其中1≤i≤m，即令 U＝{X，Y，...，X，Y} ，将所述集合U作为数据集，并将所述数据集分为训练集C和测试集D，其中， C＝{X，Y，...，X，Y} D＝{Xs+1，Ys+1，...，X，Y}； 步骤六、将所述数据集进行预处理后，选用卷积神经网络，将所述训练集C中的每一个元素X，Y的第一个分量X作为所述卷积神经网络的输入向量，所述数据集中的每一个元素X，Y的第二个分量Y作为所述卷积神经网络的理想输出向量，对所述卷积神经网络进行训练，获得经过训练的卷积神经网络； 步骤七、采用测试集D对所述经过训练的卷积神经网络进行测试，获取合格卷积神经网络； 所述步骤二中的气候数据包括能见度数据、风数据、雨数据和雷数据，并且在所述步骤二中，根据模糊逻辑分别将能见度、风、雨和雷进行影响形式划分，并对每一种影响形式进行赋值以获得能见度数据、风数据、雨数据和雷数据。

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