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龙图腾网获悉张家港保税区长江国际港务有限公司申请的专利一种基于大数据的港口泊位优化调度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：CN120952498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511493580.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于大数据的港口泊位优化调度方法是由李宏斌;包伟荣;蒋晓华;张杰;赵文龙;杜华;盛杰设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的港口泊位优化调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的港口泊位优化调度方法，具体涉及港口智能调度技术领域；采集目标港口历史船舶靠泊数据，构建结构化大数据样本集，建立靠泊时长预测模型，输出船舶预测靠泊时间；结合各泊位当前与未来可用时间窗口，构建泊位资源可行匹配矩阵，引入最小作业切换时间约束、潮汐影响模型和泊位操作偏好规则集，对矩阵进行多维度加权调整，得到加权匹配矩阵；随后利用启发式优化算法对加权匹配矩阵求解，获得船舶到泊位的最优分配序列；本发明能够提升泊位资源利用率，降低船舶等待时间，改善港口运行效率。

本发明授权一种基于大数据的港口泊位优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的港口泊位优化调度方法，其特征在于：包括： 采集目标港口历史船舶靠泊数据，并形成结构化大数据样本集； 基于样本集对每一泊位建立靠泊时长预测模型，采用时间序列回归结合泊位资源状态变量建模，输出预测靠泊时间，包括： 对样本集中属于同一泊位编号的历史靠泊数据进行聚类处理，根据船型、潮汐等级和作业货类进行初步分组，得到具有相似作业特征的船舶子集； 对每一船舶子集构建时间序列数据窗口，以预计到港时间为时间轴，提取前后连续S个靠泊样本形成滑动窗口序列； 采用基于长短期记忆网络的回归算法对时间序列进行建模，输入特征包括：船型编码、历史靠泊时间、泊位平均作业效率、潮位时间序列和风速时间序列； 利用训练完成的靠泊时长预测模型输出船舶靠泊时长的预测值； 根据船舶当前预计到港时间及预测靠泊时间，结合泊位当前和未来可用时间窗口，构建泊位资源可行匹配矩阵，矩阵中的每一元素Bij表示船舶i靠泊泊位j的可调度性得分； 所述构建泊位资源可行匹配矩阵，包括：提取每一目标船舶的预计到港时间和其预测靠泊时间；获取各泊位的当前可用状态信息，包括当前占用状态、预计释放时间和后续预约排期；根据船舶预计到港时间和其预测靠泊时间，在所有泊位资源上滑动时间窗口，判断泊位在预计到港时间起、连续预测靠泊时间段内是否处于空闲状态；若判断为空闲状态，则在泊位资源可行匹配矩阵中将对应位置Bij赋值为1，表示船舶i可调度至泊位j；否则赋值为0； 基于泊位间最小作业切换时间、潮汐影响模型和泊位操作偏好规则集，对矩阵中的可调度性得分进行加权调整，生成加权匹配矩阵，包括： 获取泊位最小作业切换时间ΔT_cut，表示同一泊位在连续两艘船舶之间预留的最小安全间隔时间； 遍历每一可调度匹配项Bij，若船舶i预计靠泊时间与泊位j上一次作业结束时间差小于ΔT_cut，则降低其匹配得分； 采用惩罚函数形式调整得分，表达式为：；其中，ΔT_actual为实际间隔时间，α为调节系数；W1为调整后得分，ΔT_cut为最小作业切换时间；并将调整后的得分替代原始矩阵值，构建切换时间修正矩阵，对其进行修正和融合处理后得到加权匹配矩阵； 利用启发式优化算法对加权匹配矩阵进行求解，得到泊位调度最优解，即船舶到泊位的最优分配序列，并满足最小排队时间、最小潮汐冲突和最小资源浪费的目标函数； 将泊位调度最优解输出至港口调度控制系统，并与实时AIS数据联动，动态更新船舶到港顺序和泊位分配，不断进行优化调度。

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