DeepSeek 通过多源数据融合与先进算法,提升航运风险预测准确性。收集船舶航行数据、气象数据、海况数据、港口数据等多源信息,运用机器学习算法挖掘数据间的潜在关联。在模型训练中,使用深度学习模型,如循环神经网络(RNN)及其变体 LSTM,捕捉风险因素随时间的变化特征。同时,利用强化学习动态调整预测模型,根据实际发生的风险事件反馈,持续优化预测策略。
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