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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一种港口物流与城市产业联动的供应链优化模型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：CN121212931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511287655.6，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权一种港口物流与城市产业联动的供应链优化模型构建方法是由邢虎松;张桐;杜利楠;郭兆阳;陈茜;胡笳;周洋帆;栾迪设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种港口物流与城市产业联动的供应链优化模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种港口物流与城市产业联动的供应链优化模型构建方法，涉及供应链协同优化技术领域，包括，采集港口物流数据、城市产业数据与城市消费数据，进行清洗与融合处理，形成港口物流与城市产业供应链数据湖；基于港口物流与城市产业供应链数据湖中的城市消费数据，进行消费需求预测并逆向转化为对产业生产与港口作业的供应链需求指令集；根据供应链需求指令集、港口物流与城市产业供应链数据湖中的实时数据，计算并监测港口物流与城市产业联动的性能指标。本发明通过执行反馈实现模型迭代优化，形成数据驱动、因果感知且持续演进的闭环协同决策，有效提升了港口与产业联动的精准性、动态性和整体效能。

本发明授权一种港口物流与城市产业联动的供应链优化模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种港口物流与城市产业联动的供应链优化模型构建方法，其特征在于：包括，采集港口物流数据、城市产业数据与城市消费数据，进行清洗与融合处理，形成港口物流与城市产业供应链数据湖； 基于港口物流与城市产业供应链数据湖中的城市消费数据，进行消费需求预测并逆向转化为对产业生产与港口作业的供应链需求指令集； 根据供应链需求指令集、港口物流与城市产业供应链数据湖中的实时数据，计算并监测港口物流与城市产业联动的性能指标，包括以下步骤： 从港口物流与城市产业供应链数据湖中提取港口物流实时数据与城市产业实时数据，基于港口物流与城市产业供应链数据湖中的历史作业周期数据、实时船舶AIS预报数据、企业生产节拍数据以及道路交通预测数据，通过运筹学规划得到供应链需求指令集中的计划时间线； 将供应链需求指令集中的计划时间线与港口物流实时数据及城市产业实时数据的时间戳进行精确对齐，形成计划-实际比对数据集； 基于计划-实际比对数据集，使用时间序列模式识别与关联规则挖掘技术提取出港口端指标、产业端指标及联动端指标，将港口端指标、产业端指标及联动端指标汇总形成生成联动性能指标集； 采用熵权法对联动性能指标集中的指标分配权重，并计算得出港产联动综合指数； 港产联动综合指数表达式为： ； 其中，为港产联动综合指数，为第个指标的权重，为第个指标在当前评估周期的标准化值，为指标索引，为指标总数； 通过分析港口物流与城市产业供应链数据湖中的历史联动性能指标集数据设定联动阈值； 监测联动性能指标集与港产联动综合指数的数值，当联动综合指数的数值超过联动阈值，触发预警信号； 基于性能指标，采用因果推断分析技术诊断港口物流与城市产业联动的瓶颈环节与根源诊断报告，包括以下步骤： 对联动性能指标集与港产联动综合指数中的港口船舶平均在港时间与企业原材料库存天数指标进行收敛交叉映射分析，量化港口船舶平均在港时间与企业原材料库存天数指标间的因果强度与方向，使用收敛交叉映射算法计算港口船舶平均在港时间与企业原材料库存天数之间的因果贡献度； 基于因果贡献度，识别出对港产联动综合指数影响联动性能指标集中的港口船舶平均在港时间、疏港道路平均通行速度和产业原材料库存周转天数指标，形成瓶颈环节； 将瓶颈环节与计划-实际比对数据集进行关联分析，定位瓶颈环节的具体作业事件，得到根源分析结果； 将瓶颈环节、因果强度及根源分析结果整合形成港口物流与城市产业联动的瓶颈环节与根源诊断报告； 将供应链需求指令集为优化目标，港口物流与城市产业供应链数据湖中的资源数据为约束，瓶颈环节与根源为优化焦点，构建多目标优化模型，对多目标优化模型进行求解，生成供应链优化执行方案； 执行供应链优化执行方案，并将执行效果数据反馈至港口物流与城市产业供应链数据湖，对多目标优化模型的迭代更新。

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