摘要
本申请涉及一种基于深度学习的物流路径规划方法、装置、设备及介质。所述方法包括:获取物流需求预期拓扑信息和物流需求预期验证信息;基于物流需求预期验证信息校验物流需求预期拓扑信息,得到物流需求实时拓扑信息;对物流需求实时拓扑信息进行物流需求规划,生成各物流节点的物流车辆调度信息;基于实时出发节点信息、实时目标节点信息和物流标签信息筛选每辆物流车辆的可用路径信息,并获取可用路径信息对应的可用路径的物流路段预期信息;将物流路段预期信息和物流标签信息输入至物流路径规划深度学习模型中,进行物流路径规划,生成物流路径规划结果。采用本方法能够提升物流路径规划的准确性、可靠性、适应性和智能化程度。
技术关键词
物流标签
车辆调度信息
路段
物流路径规划方法
节点
生成物流
深度学习模型
物流车辆信息
编码
需求预测模型
站点
周期
气象
油耗
数据获取模块
数据验证
系统为您推荐了相关专利信息
大型湖库水域
蓝藻水华预警
时序预测模型
气象
指数
展示方法
三维地理信息
三维模型
环境监测数据
动态场景
交互内容
电子病历
决策辅助方法
医疗信息自动化
诊疗数据