一种基于深度学习的车辆-货场匹配优化模型构建方法

本发明提供一种基于深度学习的车辆‑货场匹配优化模型构建方法，涉及物流决策优化技术领域，利用深度学习模型结合车辆历史运输记录和车辆特征，实现精准的运力调度。本发明主要包括数据预处理、运力池构建、深度学习匹配、运力扩展和调度决策等步骤，通过构建基于深度学习的匹配模型，引入注意力机制分析车辆历史运输记录，并结合车辆的物理特征，提高货物与车辆的匹配精度。此外，本发明还引入运力池扩展机制，结合车辆的最大承载能力，允许一定范围的超载松弛，增强运力调度的灵活性，以优化整体运输效率，减少车辆空驶率，提升物流系统的智能化水平。