CN119204594B 一种基于物联网的货运平台车辆智能调度的管理方法 （青岛民联科技发展有限公司）

一种基于物联网的货运平台车辆智能调度及一种基于物联网的货运平台车辆智能调度的基础货运路线数据，并利用该数据重构实时地2步骤S4：根据相交轨迹数据及车辆综合时序特征集对步骤S5：对车辆综合时序特征集及模拟按需调度数据进行2.根据权利要求1所述的基于物联网的货运平台车辆智能调度的管理方法，其特征在33.根据权利要求1所述的基于物联网的货运平台车辆智能调度的管理方法，其特征在4.根据权利要求1所述的基于物联网的货运平台车辆智能调度的管理方法，其特征在5.根据权利要求4所述的基于物联网的货运平台车辆智能调度的管理方法，其特征在步骤S423：对轨迹密度特征数据进行区域货运供给步骤S424：根据消化供需数据对分区货运地图网络进行车6.根据权利要求5所述的基于物联网的货运平台车辆智能调度的管理方法，其特征在4基于轨迹密度特征数据对区域分布数据进行轨迹密度变化趋势根据轨迹密度特征数据对供给量变化趋势进行供给量推算，生基于预测区域货运供给数据对分区货运地图网络进行路网映射基于货运供需平衡数据对预测区域货运供给数据进行供给消化7.根据权利要求1所述的基于物联网的货运平台车辆智能调度的管理方法，其特征在基于阈值分类数据对车辆综合时序特征集及模拟按8.根据权利要求1所述的基于物联网的货运平台车辆智能调度的管理方法，其特征在对调度冲突数据进行冲突路段识别，得到冲突路段数据；根据对代替路线数据进行时间窗口分配，得到时间分配数据；基于5现有的调度系统往往缺乏对车辆运行状态的实时监控及分析，导致无法准确预测车辆需特征，时序分解后生成的车辆综合时序特征集为后续的数据分析提供了丰富的基础数据，6够清晰地识别出运力不足与过剩的区域，生成的运力差异数据为调度方案设计提供了依[0020]步骤S22：基于路径频次数据对路径点数据进行路径密度计算，生成路径密度数7提供了明确的界限，全局地图网络面积的计算为了解整个运输网络的规模与特性奠定基89数据进行供给消化需求预测，生成的消化供需数据为动态调度与实时决策提供了重要参[0055]步骤S53：对现有运力分布数据与区域需求数据进行匹配度计算，得到匹配度数化与高效管理提供了系统化解决方案。[0066]基于阈值分类数据对车辆综合时序特征集及模拟按需调度数据进行运力差异识基础数据为后续分析提供了统一的参照框架，确保了不同数据源之间的一致性与可比性，术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范特征，时序分解后生成的车辆综合时序特征集为后续的数据分析提供了丰富的基础数据，够清晰地识别出运力不足与过剩的区域，生成的运力差异数据为调度方案设计提供了依[0096]本实施例中，对生成的货运地图网络进行均匀分区，使用空间分割算法（如出车辆的平均行驶速度，状态特征提取利用OBD提供的引擎功率与油耗信息综合计算车辆[0111]步骤S22：基于路径频次数据对路径点数据进行路径密度计算，生成路径密度数[0118]步骤S22：基于路径频次数据对路径点数据进行路径密度计算，生成路径密度数径权重数据可以指导车辆在路径选择中优先考虑高轨迹密度特征数据中包含各区域的车辆流量密度、路径覆盖率及各时间段内的变化趋势，采用动态时间规整(DTW,DynamicTimeWarping)算法进行，通过对数据曲线的相似度匹域分布数据中每个区域的轨迹密度特征数据进行变化趋势分析，首先按时间段（如小时、法对不同时间段内的轨迹密度变化情况进行平滑处理，生成各区域的轨迹密度变化趋势，计算供给与需求的差值，使用拉格朗日优化算法对各区域的供需平衡度进行动态平衡计[0164]步骤S53：对现有运力分布数据与区域需求数据进行匹配度计算，得到匹配度数Similarity对现有运力分布数据与区域需求数据进行一对一的匹配，将运力供给量与每辆车的行驶路线和调度计划。[0175]基于阈值分类数据对车辆综合时序特征集及模拟按需调度数据进行运力差异识对齐处理完成后，生成的对齐基础数据包含了现有运力分布与区域需求的统一对齐信息，生成的阈值分类数据用于运力差异识别步骤，以表格形式呈现不同区域的匹配分类情况，[0185]以