摘要
本发明公开了一种基于数字孪生的物流中转场小件包裹到达的预测方法,包括以下步骤:S1.对包裹、网点、物流中转场集合分别定义;S2.各网点通过物流信息系统实时采集包裹信息,并按预设时间间隔上传至物流网络的数字孪生平台;S3.对卡车信息进行实时采集,并通过车载网络实时传输到数字孪生平台;S4.数字孪生平台用时间戳对齐技术将多源数据同步到同一时间轴,得到数据融合后的特征向量;S5.数字孪生平台在收到所有的数据后,对数据进行预处理,并构建长短期记忆网络模型,来对卡车到达时间、包裹件量和目的地分布进行预测。本发明针对物流中转场中的小件包裹这一重要核心组成部分,给出了小件包裹到达预测方法,能够准确实现对小件包裹的到达预测。
技术关键词
包裹
卡车
长短期记忆网络
小件
物流信息系统
时间序列特征
消息队列方法
对齐技术
车载网络
平台
数据同步
数字孪生模型
误差函数
定义
参数
矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
配电网风险评估
综合风险指标
规避方法
二进制粒子群优化算法
评估指标体系
跳变检测方法
局部突变特征
依赖特征
长短期记忆网络
载波
血糖监测方法
重构单元
残差网络模型
随机森林模型
特征组合方法
短期电力负荷
多步预测方法
加法模型
独立特征
表达式