摘要
本申请提供一种基于物联网的车辆调度优化方法,涉及物联网技术领域,包括:获取车辆状态原始数据,利用卡尔曼滤波算法对所述原始数据进行平滑处理,得到第一处理数据;根据所述第一处理数据,利用插值算法填补缺失值,得到第二处理数据;提取所述第二处理数据中的关键状态参数,利用时间序列预测模型对所述参数进行实时修正,得到第三处理数据;根据所述第五处理数据,利用支持向量机分类算法对预警信号进行二次筛选,得到第六处理数据;提取所述第六处理数据中的车辆调度需求。本发明利用Apache Spark分布式计算框架和遗传算法快速生成最优调度方案,该方法有效提高了车辆状态监测的准确性和调度效率,为车队管理提供了全面的技术支持。
技术关键词
车辆调度优化方法
车辆行驶状态
支持向量机分类算法
支持向量机模型
时间序列预测模型
卡尔曼滤波算法
协方差矩阵
天气预报数据
装载量
卡尔曼滤波模型
分布式计算框架
插值算法
异常信号
遗传算法
预警规则
参数
阈值算法
系统为您推荐了相关专利信息
时间序列预测模型
检查方法
数据
自然资源
多设备
高效模拟方法
多项式
支持向量机模型
结构动力学技术
K折交叉验证法
图像分类模型
识别图像类别
数据
成分含量
分类方法
态势分析系统
电压越限概率
故障传播路径
检修申请数据
跳闸设备
智能控制方法
时间序列预测模型
密度聚类算法
空间分布特征
信号