公开(公告)号：CN118886808A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202411393471.3

申请日：2024-10-08

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 张仁义 ,  高羽佳 ,  魏重领 ,  常文婕 ,  李佳旺

IPC: G06Q10/083 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/126 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/0835 ,  G06Q30/0202

Abstract: 本发明适用于物流动态智能调度领域，具体是一种基于深度学习预测的整车物流动态调度方法及系统，在调度方法中，在调度模型的上层模型中，利用推荐的运输路径，将待分配的订单集向下分配订单；在调度模型的中层模型中，以最大化装载价值为目标，建立装载方案选择模型，确定装载方案；在调度模型的下层模型中，根据中层模型的装载方案以及每个FLSP的物流服务能力，将任务合理地分配给特定的FLSP，以最大化FLSP的满意度为目标，构建整车FLSP选择模型；将调度模型与预测订单流量进行匹配，得到该预测订单流量的运力资源满足度，在预测订单流量的时间窗达到前，基于运力资源满足度动态调整运力分布。本发明能够使运力资源得到充分利用。

公开(公告)号：CN118396512A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410399916.2

申请日：2024-04-03

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 李轶文 ,  高羽佳 ,  叶勇 ,  张仁义

IPC: G06Q10/0835 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0442 ,  G01C21/34

Abstract: 本发明属于冷链物流车技术领域，具体涉及一种冷藏车路径规划方法和装置，方法包括获取关于冷藏车车体振动数据的第一数据集，以及关于行驶路面信息和冷藏车内物品实时特征的第二数据集集；将第一数据集输入预先构建的LSTM模型中输出车体振动强度，若振动强度满足预设的第一区间，则按实时行车路径行车；若车体振动数据不满足第一区间，则通过设定识别规则和卷积神经网络算法对第二数据集进行识别，并结合自动导航系统确定最优行车路径；本发明通过LSTM模型优化运输路径，保障物品的品质和设备的性能，并且卷积神经网络算法可精准迅速识别图像，无需运输结束时人工检测物品是否破损，提高了检测响应速度与调整速度，提高了运输效率。

公开(公告)号：CN118886808B

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411393471.3

申请日：2024-10-08

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 张仁义 ,  高羽佳 ,  魏重领 ,  常文婕 ,  李佳旺

IPC: G06Q10/083 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/126 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/0835 ,  G06Q30/0202

Abstract: 本发明适用于物流动态智能调度领域，具体是一种基于深度学习预测的整车物流动态调度方法及系统，在调度方法中，在调度模型的上层模型中，利用推荐的运输路径，将待分配的订单集向下分配订单；在调度模型的中层模型中，以最大化装载价值为目标，建立装载方案选择模型，确定装载方案；在调度模型的下层模型中，根据中层模型的装载方案以及每个FLSP的物流服务能力，将任务合理地分配给特定的FLSP，以最大化FLSP的满意度为目标，构建整车FLSP选择模型；将调度模型与预测订单流量进行匹配，得到该预测订单流量的运力资源满足度，在预测订单流量的时间窗达到前，基于运力资源满足度动态调整运力分布。本发明能够使运力资源得到充分利用。