基于大数据的港口运输距离测算模型构建-交通运输研究

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基于大数据的港口运输距离测算模型构建

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关键词:

摘要：

研究背景与问题

本研究背景源于当前我国港口运输距离测算的时效性和准确性问题。传统方法依赖于人工调查和数据录入，导致数据更新滞后，难以满足现代物流和航运业对于运输距离测算的实时性需求。随着大数据时代的到来，港口运输业务的数据量急剧增加，为港口运输距离测算提供了新的技术手段和可能。因此，如何构建一个高效、准确的港口运输距离测算模型，成为亟待解决的问题。

研究方法

本研究采用以下方法构建港口运输距离测算模型： 1. 收集和整理水运业务大数据，包括船舶自动识别系统（AIS）数据、港口业务数据等； 2. 对收集的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、归一化等； 3. 基于预处理后的数据，运用空间分析方法，构建港口间运输距离测算模型； 4. 对模型进行优化和验证，提高模型的准确性和可靠性。

核心结果

本研究构建的港口运输距离测算模型具有以下核心结果： 1. 模型具有较高的准确性和可靠性，能够满足港口运输距离测算的实时性需求； 2. 模型可自动更新港口运输距离数据，降低人工依赖性； 3. 模型可实时计算水路运输周转量，为航运业提供决策支持； 4. 模型具有较好的推广性和适用性，适用于不同类型、不同规模的港口。

结论与意义

本研究构建的基于大数据的港口运输距离测算模型，在提高港口运输距离测算的准确性和实时性方面取得了显著成果。该模型的应用将有助于降低人工依赖性，提高水路运输周转量计算效率，为我国港口运输行业提供有力技术支持。同时，本研究的成果对于推动我国航运业信息化、智能化发展具有重要意义，为未来港口运输距离测算技术的发展提供了有益借鉴。

文章来源：《交通运输研究》网址: http://www.hlyzhkz.cn/qikandaodu/2025/1029/335.html