一种融合多机器学习模型的船舶到港时间预测方法及系统

本发明公开了一种融合多机器学习模型的船舶到港时间预测方法及系统，该方法包括以下步骤：获取船舶港口环境数据，并对其进行预处理和特征构造；其中，预处理至少包括缺失值处理、重复值处理、时间标准化和数据集匹配；融合多种机器学习模型并训练，得到用于预测船舶到港时间的元模型；将预处理和特征构造后的船舶港口环境数据输入元模型，得到预测的船舶到港时间。本发明将多源数据高效整合并用于船舶到港时间的精准预测，从而显著提升港口运营中的船舶调度和作业规划效率，加快船舶到港时间预测进度，满足实际应用需求。