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龙图腾网获悉交通运输部水运科学研究所申请的专利基于深度学习的江海联运码头资源智能动态配置方法及系统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：CN121212712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511440349.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于深度学习的江海联运码头资源智能动态配置方法及系统是由黄国庆;陈庆为;李静设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的江海联运码头资源智能动态配置方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的江海联运码头资源智能动态配置方法及系统，首先获取码头的资源类型、船舶到港需求及历史配置结果集合，接着利用深度学习模型捕捉船舶需求与资源使用的时序关联，生成资源需求特征序列，根据资源类型和特征序列生成多组资源配置初始方案，通过交互模块预缓解潜在冲突，将多组资源配置初始方案输入评估模块结合历史配置结果生成评估结果，依据评估结果调整方案生成资源配置优化方案，触发码头资源分配操作并记录应用结果反馈至模型更新逻辑，由此实现了码头资源的高效、智能动态配置，提升了码头运营效率。

本发明授权基于深度学习的江海联运码头资源智能动态配置方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的江海联运码头资源智能动态配置方法，其特征在于，所述方法包括： 获取江海联运码头的资源类型集合、船舶到港需求集合及历史配置结果集合； 基于所述船舶到港需求集合与所述历史配置结果集合，通过深度学习模型捕捉船舶需求与资源使用的时序关联，生成资源需求特征序列，具体包括： 从所述船舶到港需求集合中提取不同船舶的到港时间、货物种类、装卸需求，按时间顺序排列形成船舶需求时间序列； 从所述历史配置结果集合中提取对应时间段的资源配置方案及执行情况，提取各类资源的使用时间、使用量、空闲时间，形成资源使用时间序列； 将所述船舶需求时间序列与所述资源使用时间序列输入深度学习模型的时序关联层，通过滑动窗口捕捉船舶需求时间序列与资源使用时间序列在相同时间段内的变化关联，生成关联特征片段； 对所述关联特征片段进行分类整理，按资源类型划分不同的关联特征子集，每个关联特征子集包含对应资源与船舶需求的关联信息； 通过深度学习模型的特征融合层，将不同关联特征子集的信息进行整合，生成统一维度的特征单元； 按时间顺序排列所述特征单元，形成资源需求特征序列，所述资源需求特征序列中的每个特征单元包含对应时间段内资源需求的变化趋势、与船舶需求的关联程度及历史配置适配情况； 根据所述资源类型集合与所述资源需求特征序列，生成多组资源配置初始方案，通过深度学习模型的交互模块实现不同资源配置初始方案间的信息共享，提取不同资源配置初始方案中的资源使用时间与使用位置，对比存在重叠的时间与位置，调整其中一组资源配置初始方案的时间或位置以预缓解潜在配置冲突，每组资源配置初始方案对应一类资源的分配计划； 将预缓解冲突后的多组资源配置初始方案输入深度学习模型的评估模块，结合所述历史配置结果集合中的执行情况，生成方案评估结果； 根据所述方案评估结果，调整各组资源配置初始方案的资源分配比例与时间安排，生成资源配置优化方案，将所述资源配置优化方案发送至码头资源管理系统触发码头资源分配操作，同时记录操作过程中的资源实际使用情况、船舶实际等待时间、货物实际装卸效率作为应用结果，将所述应用结果反馈至深度学习模型以更新时序关联捕捉逻辑。

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