摘要
本发明公开了基于多源数据融合的航运物流流向预测方法及系统,涉及物流预测领域,包括:基于航运数据构建航运网络图;实时采集获取船舶自动识别系统轨迹数据、海洋气象数据、港口日志数据及货物电子舱单数据;针对运输中物流进行物流流向预测,获取未来时间段内的船舶数据,并完善航运网络图;针对靠泊中物流进行物流流向预测,获取未来时间段内剩余装卸量及预估完成时间;将物流运输预测模型和物流装卸预测模型集成,构建端到端物流流向预测模型;基于实际物流流向数据和预测数据之间的误差,对模型进行修正。本发明的优点在于:结合LSTM与Transformer模型,精准预测航运物流流向,优化运输和装卸效率,提高预测精度,提升航运物流管理的效率和决策支持。
技术关键词
物流
船舶自动识别系统
长短期记忆神经网络
时间段
深度学习模型
热力图
网络拓扑结构
误差
LSTM神经网络
数据采集模块
装卸作业
历史轨迹数据
动态更新
历史气象数据
海洋
系统为您推荐了相关专利信息
采集分析方法
参数
故障传播路径
轨迹偏差数据
多传感器
自动化仓库
路径规划方法
搜索算法
节点
栅格地图
三维点云数据
三维语义分割
相机
语义标签
坐标系
深度学习模型
计算机执行指令
人机交互界面
数据库访问
数据处理方法