散货码头船舶作业时间预测方法、系统、终端及存储介质

本发明涉及Stacking集成学习技术领域，具体提供一种散货码头船舶作业时间预测方法、系统、终端及存储介质，包括：获取泊位的承载能力数据和位置数据，基于泊位的承载能力数据和位置数据将散货码头的泊位划分为多个类别；为每个类别均训练一个对应的Stacking模型，所述Stacking模型的基模型包括多元线性回归模型、随机森林模型、XGBoost模型和支持向量回归模型；获取待停泊船舶的基础数据和特征数据，基于所述基础数据对应的类别为所述待停泊船舶调取对应的目标Stacking模型，利用所述目标Stacking模型基于所述特征数据预测作业时间。本发明通过分析泊位之间的相似性与差异性对泊位进行分类，再基于泊位类别分别建立对应的Stacking模型，实现对船舶的作业时长的准确预测。