一种船舶挂靠港预测技术，旨在解决现有技术中基于马尔科夫预测模型对船舶挂靠港进行预测的过程中忽略了船舶下一挂靠港与上一挂靠港存在关联这一实际变量，导致对船舶下一挂靠港预测精度较低的技术问题。本发明从AIS数据中提取船舶挂靠港时间序列，依据船型和吨位对该序列进行划分，筛选出特定船型、吨位的船舶，即竞争船队；计算船舶相邻挂靠港口间的挂靠频次，根据设定阈值从中筛选出竞争船队频繁挂靠港口，计算船队频繁挂靠港口间转移概率；结合船舶历史轨迹，从中选取关键航路点，建立基于关键航路点和当前挂靠港的隐马尔科夫预测模型。本发明建立的隐马尔科夫预测模型对船舶下一挂靠港与上一挂靠港的实际关联进行了分析，预测精度较高。