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公开(公告)号：CN119250670A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411348669.X
申请日：2024-09-26
Applicant: 上海交通大学 , 上海国际港务(集团)股份有限公司
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0631 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种自动化码头集装箱堆场翻箱选位随机优化方法，通过构建并训练的堆场集装箱提箱概率预测模型，计算堆场中集装箱i在时间段t被提取的概率#imgabs0#基于堆场全部集装箱、完全时间段的概率形成的集装箱提箱概率矩阵#imgabs1#实现集装箱堆场翻箱选位决策随机优化。所述堆场集装箱提箱概率预测模型基于多层感知器MLP神经网络结构。对所述堆场集装箱提箱概率预测模型的训练中，获取所述码头集装箱堆场的历史运行记录，将记录中至少集装箱属性信息、岸桥工作路记录、船舶配载作为所述模型的输入。
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公开(公告)号：CN117592887A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311700554.8
申请日：2023-12-12
Applicant: 上海交通大学 , 上海国际港务(集团)股份有限公司
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/087 , G06Q10/0631 , G06Q10/10
Abstract: 本发明公开了一种集装箱码头堆场堆存方法，包括步骤，在目标船到港前，在堆存划定若干箱区对出口箱进行集中堆存；制定资源计划表，分配对该目标船进行装船出箱作业的设备；接收目标船预配载数据，制定岸桥工作路计划和配积载图；根据集装箱出口箱历史数据、船舶配积载和/或岸桥工作路计划历史数据对出口箱装船提出箱序列进行预测，获得出箱序列预测结果；在目标船到港前，根据所述预测结果对出口箱堆存进行预整理；在目标船到港后，从海侧堆场进行装船出箱作业。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115130316A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210820801.7
申请日：2022-07-12
Applicant: 上海交通大学 , 上海国际港务(集团)股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F16/901 , G06Q10/06 , G06Q10/08 , G06F111/04
Abstract: 一种自动化集装箱码头全域集成网络调度方法，根据自动化集装箱码头全域集成调度免死锁约束，建立自动化集装箱码头全域集成调度网络模型，将自动化集装箱码头全域集成调度问题映射为调度网络；然后计算调度网络中节点重要度，将其作为调度依据，指导自动化集装箱码头在多任务可加工时找出重要度大的任务以及多设备可用时选出重要度大的设备，实现全域集成调度。
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公开(公告)号：CN113807606B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202111176711.0
申请日：2021-10-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种可解释集成学习的间歇过程质量在线预测方法，通过传感器采集的间歇过程历史数据集建立最终产品质量模型，经数据预处理得到候选输入变量；分时段计算候选输入变量与最终产品质量之间的Copula熵并进行排序，选取Copula熵最大的前M个候选输入变量作为关键变量；根据最终产品质量模型设计堆叠集成随机森林算法，训练该堆叠集成随机森林算法后，利用训练得到的堆叠集成随机森林算法对间歇过程的最终产品质量进行在线预测。本发明显著提升了质量预测的可解释性，可以帮助现场工程师准确地把握生产运行状态和产品质量信息，进而为间歇过程的控制决策提供有用参考。
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公开(公告)号：CN113821982A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111176741.1
申请日：2021-10-09
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F111/08
Abstract: 一种工业软测量中考虑因果效应的辅助变量选择方法，基于软测量建模对象的历史数据集，经过预处理得到离散化的候选变量集和主导变量数据样本；通过每一个候选变量与主导变量的互信息确定每一个候选变量与主导变量的因果效应；采用基于因果效应的变量筛选算法，保留所有因果效应不为零的候选变量作为辅助变量集。本发明通过考虑候选辅助变量与主导变量之间的因果效应，不依赖于任何模型，不需要设置停止阈值，自动地选择因果效应不为零的候选变量组合作为辅助变量集，为工业软测量建模提供有用参考。
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公开(公告)号：CN118822125A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202311503759.7
申请日：2023-11-10
Applicant: 中移(上海)信息通信科技有限公司 , 上海交通大学 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q10/0631 , B60L53/30 , B60S5/06 , G06N3/126
Abstract: 本公开实施例公开了一种AGV的充电调度方法、装置、处理设备及存储介质。所述方法包括：基于第一信息随机生成至少两个编码，所述第一信息包括：自动引导运输车AGV的数量、充换电站的数量和每个充换电站的充电工位的数量；基于遗传算法模型对所述至少两个编码进行选择、交叉和变异处理直至满足预定条件，获得目标调度结果；其中，所述目标调度结果包括AGV对应的以下至少之一：AGV电池的充电时间的信息、AGV电池的充电顺序的信息、充换电站的信息和充电工位的信息；所述预定条件与调度所述AGV的最小等待时间关联。相较于随机调度所述AGV的方式，等待时间可以最小化，提升了AGV的调度效率，且而从总体上提升了电池的换电效率。
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公开(公告)号：CN113807606A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111176711.0
申请日：2021-10-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种可解释集成学习的间歇过程质量在线预测方法，通过传感器采集的间歇过程历史数据集建立最终产品质量模型，经数据预处理得到候选输入变量；分时段计算候选输入变量与最终产品质量之间的Copula熵并进行排序，选取Copula熵最大的前M个候选输入变量作为关键变量；根据最终产品质量模型设计堆叠集成随机森林算法，训练该堆叠集成随机森林算法后，利用训练得到的堆叠集成随机森林算法对间歇过程的最终产品质量进行在线预测。本发明显著提升了质量预测的可解释性，可以帮助现场工程师准确地把握生产运行状态和产品质量信息，进而为间歇过程的控制决策提供有用参考。
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