基于随机森林的码头集装箱堆存时间的预测

胡 水源¹, 陈 以¹, 劳 钰莎², 蒋 志³
1、桂林电子科技大学
2、广州中医药大学
3、南宁华资科技有限公司

摘要

码头集装箱的堆存时间是码头作业效率的一个重要指标，也是码头规划集装箱作业决策的主要参考。这项
研究提出了码头集装箱卸船时箱号、箱状态、目的港和载货港等多个指标作为参数输入，通过决策树、随机森林等
多个机器学习模型来预测到达码头的集装箱的堆存时间。这项研究结果表明，随机森林预测模型相比其他模型具有
较好的泛化能力，并且发现目的港口和航线对集装箱的堆存时间的预测结果具有较大的影响。

关键词

机器学习；随机森林；堆存时间；短期预测

参考

[1] 赵宇迪 . 考虑 AIS 信息的船舶到港时间预测模型研究 [D]. 大连理工大学，2018.[2] 滕藤 . 集装箱码头外部集卡到港量预测模型 [D]. 大连海事大学，2017.[3] 刘炳春，张鹏 . 基于机器学习的港口集装箱吞吐量预测 [J]. 中国储运，2021（03）：123-124.[4] 张弛，王萍，苏佳山，程冬梅 . 基于机器学习算法的干眼预测模型研究 [J]. 国际眼科杂志，2021，21（09）：1644-1648