一种物流场站的车辆出入场调度方法及系统与流程

本发明涉及车辆出入场调度，尤其涉及一种物流场站的车辆出入场调度方法及系统。

背景技术：

1、基于物联网、人工智能和大数据技术的创新应用，物联网技术通过传感器实时监测车辆位置和状态，实现对车辆的精准管理和调度，人工智能算法利用历史数据和实时信息进行智能预测和优化调度，提高车辆利用率和运输效率，而大数据技术则能够处理和分析海量的信息，发现潜在的优化空间和提升点，为车辆出入场调度提供更加精准和高效的支持，这些技术的综合应用将推动物流场站车辆调度的智能化、自动化和优化水平，提升物流运输效率，降低成本，满足日益增长的物流需求。然而传统的物流场站的车辆出入场调度方法存在着对车辆位置和状态信息获取不及时、不准确，以及无法有效应对交通拥堵、突发事件等动态变化的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种物流场站的车辆出入场调度方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种物流场站的车辆出入场调度方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：通过电子监控设备对物流场站的车辆进行实时监控，得到车辆实时监控数据；根据车辆实时监控数据进行通行等级区域划分，得到通行能力等级区域数据；

4、步骤s2：基于车辆实时监控数据进行出入峰值时序排序，得到出入峰值时序排序数据；根据出入峰值时序排序数据进行出入场路径动态调度，得到出入场路径动态调度数据；基于出入场路径动态调度数据进行动态调度模拟，得到出入动态调度模拟数据；

5、步骤s3：根据出入动态调度模拟数据对通行能力等级区域数据进行区域通行趋势分析，得到动态调度区域通行趋势数据；对动态调度区域通行趋势数据行卷积结构计算，得到动态调度区域卷积数据；根据动态调度区域卷积数据进行车辆出入场调度模型构建，得到动态出入场调度模型；

6、步骤s4：根据动态出入场调度模型进行运行决策收集，得到出入场运行决策数据；根据出入场运行决策数据进行车辆出入场决策预警机制建立，得到车辆出入场预警机制数据。

7、本发明通过电子监控设备实时监控车辆，可以获得准确的车辆位置、状态等数据，有助于实现对车辆运行状况的全面监控，实时监控数据的获取可以提供对车辆行驶路线、停留时间等信息的实时更新，为后续决策提供可靠数据支持；根据车辆实时监控数据，可以对场站内的通行能力进行等级划分，有助于区分不同区域的通行状况和拥堵程度，通过划分通行能力等级区域，可以更好地管理和调度车辆，优化场站内部的车辆流动，提高通行效率，通过对车辆实时监控数据进行出入峰值时序排序，可以识别出车辆进出场站的高峰时段，有助于进行合理的调度安排，出入场路径的动态调度能够根据实时车辆情况，灵活调整进出站的路线和时间，避免拥堵和延误，提高通行效率，基于出入场路径动态调度数据进行模拟，可以预测未来一段时间内车辆的运行情况，为运输管理者提供决策参考，通过模拟数据，可以评估不同调度策略对场站通行能力的影响，优化调度方案，提高运输效率和服务质量；通过对动态调度模拟数据进行分析，可以更准确地了解不同区域的通行趋势，为后续决策提供数据支持，根据通行趋势数据，可以调整车辆调度策略，以适应不同时间段和区域的通行需求，提高通行效率，通过卷积结构计算动态调度区域卷积数据，可以更好地识别通行瓶颈和瓶颈区域，为优化调度方案提供依据，根据卷积数据进行调度优化，可以减少瓶颈区域的拥堵，提高通行效率，降低运输时间和成本，基于动态调度区域卷积数据构建出入场调度模型，可以实现智能调度决策，提高调度效率和准确性，通过模型可以预测出入场的运输情况，提前制定应对策略，降低运输风险，保证运输顺利进行。本发明是对传统的物流场站的车辆出入场调度方法做出的优化处理，解决了传统的物流场站的车辆出入场调度方法存在的对车辆位置和状态信息获取不及时、不准确，以及无法有效应对交通拥堵、突发事件等动态变化的问题，及时，准确的获取了车辆位置和状态信息，有效的应对交通拥堵、突发事件等动态变化的问题。

8、优选地，步骤s1包括以下步骤：

9、步骤s11：通过电子监控设备对物流场站的车辆进行实时监控，得到车辆实时监控数据；

10、步骤s12：对车辆实时监控数据进行运行路线提取，得到车辆实时运行路线数据；

11、步骤s13：根据车辆实时运行路线数据进行路线拓扑结构分析，得到运行路线拓扑结构数据；

12、步骤s14：根据运行路线拓扑结构数据以及车辆实时监控数据进行通行等级区域划分，得到通行能力等级区域数据。

13、本发明通过电子监控设备对物流场站的车辆进行实时监控，能够实时获取车辆的位置、速度、状态等数据，形成车辆实时监控数据，可以及时发现车辆的异常情况(如拥堵、故障等)，并及时采取应对措施，确保物流运输的顺利进行，实时监控能够帮助监控人员发现安全隐患，及时干预，减少事故发生的可能性，提高物流运输的安全性；根据车辆实时监控数据，可以提取出车辆的实时运行路线数据，了解车辆当前的行驶路径和目的地，可以对不同车辆的运行路线进行分析，了解各个路段的拥堵情况、交通状况等，为后续的路线优化和调整提供依据，通过对车辆实时运行路线数据进行路线拓扑结构分析，可以了解不同路线之间的关联和联系，为路线的优化和改进提供参考，可以识别出路线中的瓶颈节点或区域，帮助优化路线，提高通行效率，减少拥堵现象的发生，结合运行路线拓扑结构数据和车辆实时监控数据，可以对物流场站及其周边区域的通行能力进行评估和划分，根据通行能力等级区域数据，可以制定合理的车辆调度策略，避免过载或低效的情况发生，提高运输效率，合理划分通行能力等级区域可以有效保障交通安全，减少拥堵和事故的发生。

14、优选地，步骤s14包括以下步骤：

15、步骤s141：对运行路线拓扑结构数据进行路线交汇结构点提取，得到路线交汇结构点数据；

16、步骤s142：根据路线交汇结构点数据以及车辆实时监控数据进行交汇区域车辆密度计算，得到交汇区域车辆密度数据；

17、步骤s143：根据交汇区域车辆密度数据进行平均通行速度计算，得到交汇区域平均通行速度数据；基于交汇区域平均通行速度数据进行通行效率评估，得到交汇区域通行效率数据；

18、步骤s144：根据交汇区域通行效率数据进行通行等级区域划分，得到通行能力等级区域数据。

19、本发明通过提取路线交汇结构点数据，可以分析路线之间的交叉点、连接点等，了解不同路线的交汇情况，为后续的交通流量分析提供基础数据，结合路线交汇结构点数据和车辆实时监控数据，计算交汇区域的车辆密度，可以评估交汇区域的交通流量情况，帮助识别拥堵或通畅的交通节点，了解交汇区域的车辆密度可以帮助交通管理部门制定合理的交通管控策略，以应对高密度区域的交通压力，提高交通通行效率，根据交汇区域车辆密度数据，计算出交汇区域的平均通行速度，可以评估交汇区域的交通状况，基于平均通行速度数据，对交汇区域的通行效率进行评估，了解交通流畅度和通行能力，为交通规划和优化提供依据，根据交汇区域通行效率数据，可以将区域划分为不同的通行能力等级，如高通行能力区域、中通行能力区域和低通行能力区域，以便进行更精细化的交通管理和调度，划分通行能力等级区域可以为城市交通规划提供重要参考，帮助决策者合理规划道路建设、交通信号设置等，优化交通网络结构。

20、优选地，步骤s2包括以下步骤：

21、步骤s21：基于车辆实时监控数据进行车辆出入双向流通量计算，得到车辆出入双向流通量数据；对车辆出入双向流通量数据进行出入峰值时序排序，得到出入峰值时序排序数据；

22、步骤s22：根据出入峰值时序排序数据进行路径负荷分析，得到出入路径负荷数据；

23、步骤s23：根据出入峰值时序排序数据以及出入路径负荷数据进行出入场路径动态调度，得到出入场路径动态调度数据；

24、步骤s24：基于出入场路径动态调度数据进行动态调度模拟，得到出入动态调度模拟数据。

25、本发明通过基于车辆实时监控数据计算车辆的出入双向流通量，可以准确了解特定区域的交通流量状况，包括车辆进入和离开的情况；对出入双向流通量数据进行出入峰值时序排序，有助于识别高峰时段，为后续路径负荷分析和动态调度提供时序基础，基于出入峰值时序排序数据进行路径负荷分析，能够识别不同路径的负荷情况，即车辆流向和流量，有助于了解路径拥堵和瓶颈点，为后续的调度决策提供基础数据，利用出入峰值时序排序数据和出入路径负荷数据，进行出入场路径的动态调度，有益于优化交通流，减缓拥堵，提高道路通行效率，动态调度能够根据实时交通情况和车辆负荷变化，灵活调整路径，实现更加智能、实时的交通管理，基于出入场路径动态调度数据进行动态调度模拟，可以模拟不同调度策略下的交通流动态变化，评估调度效果，帮助决策者选择最优的交通调度方案，模拟数据为交通管理决策提供科学依据，帮助规划者和决策者更好地了解不同调度策略对交通流的影响，从而制定更有效的交通管理政策。

26、优选地，步骤s23包括以下步骤：

27、步骤s231：获取车辆实时任务数据；根据车辆实时任务数据进行可行路径提取，得到可行路径数据集；

28、步骤s232：根据出入峰值时序排序数据以及出入路径负荷数据进行路径热力图绘制，得到路径时序热力图；

29、步骤s233：利用路径车辆密度计算公式对路径时序热力图进行车辆密度计算，得到时序路径车辆密度数据；

30、步骤s234：对时序路径车辆密度数据进行车辆间相对距离计算，得到相对距离数据；

31、步骤s235：根据时序路径车辆密度数据以及相对距离数据对行路径数据集进行不同路径车辆间相对速度分析，得到车辆相对速度数据；

32、步骤s236：根据车辆相对速度数据对可行路径数据集进行最优路径匹配，得到车辆最优路径数据；根据车辆最优路径数据以及时序路径车辆密度数据进行出入场路径动态调度，得到出入场路径动态调度数据。

33、本发明根据车辆实时任务数据提取可行路径数据集，有助于优化车辆的行驶路径，减少拥堵和交通延误，提高交通效率，将车辆实时任务与可行路径进行匹配，能够更好地分配资源，提高车辆运输效率，降低成本，利用出入峰值时序排序数据和出入路径负荷数据，绘制路径时序热力图，可以直观地展示路径上车辆密度的分布情况，有助于发现拥堵点和瓶颈，为交通调度提供参考，通过车辆密度计算，可以评估不同路径在不同时间段的交通拥堵程度，为后续的交通管理和调度提供数据支持，通过计算车辆间的相对距离，可以评估车辆之间的密度分布情况，为交通安全和流畅性提供参考，相对距离数据可以用于检测车辆之间的间隔，从而识别可能存在的拥堵或交通事故，并及时采取措施进行处置，通过分析不同路径上车辆的相对速度，可以找出最优路径，使车辆更快地到达目的地，减少拥堵和耗时，了解车辆之间的相对速度可以帮助优化交通流量，减少拥堵，提高整体交通效率，根据车辆相对速度数据对可行路径进行最优路径匹配，可以实现车辆行驶路线的优化，减少拥堵和行驶时间，提高效率，根据车辆最优路径数据和时序路径车辆密度数据进行出入场路径的动态调度，有助于实时响应交通情况，调配资源，提高交通系统的灵活性和效率。

34、优选地，步骤s233中的路径车辆密度计算公式如下所示：

35、

36、式中，p表示时序路径车辆密度结果值，τ表示路径时序热力差值，e表示自然常数，ζ表示车流通行时间区间，θ表示车辆速度的时间分布范围，t表示车辆空间高斯分布的标准差，γ表示路径的相对长度值，r表示路径车辆密度计算公式的误差调整值。

37、本发明通过查阅相关资料，构造了一个路径车辆密度计算公式，该公式充分考虑了时序路径车辆密度结果值p，该值是根据路径上车辆的时间和空间分布计算得出的路径车辆密度；路径时序热力差值τ，它表示车辆在路径上的时间间隔或时间分布的特征。通过对时间间隔的积分，可以计算路径上车辆的累积密度；自然常数e，在公式中作为基础常数，用于描述指数函数的衰减特性；车流通行时间区间ζ，它表示车流在路径上的通行时间范围，该参数可以调整车流的时间分布，影响路径车辆密度的计算结果；车辆速度的时间分布范围θ，它描述了车辆速度在时间上的分布情况。该参数可以影响路径车辆密度的计算结果，特别是在车辆速度变化较大的情况下；车辆空间高斯分布的标准差t，它表示车辆在路径上的空间分布范围。该参数用于描述车辆在路径上的聚集程度，标准差越大表示车辆分布越广泛，标准差越小表示车辆聚集在一起；路径的相对长度值γ，它表示路径的长度相对于其他路径的比例或相对尺度。该参数可以用来调整路径长度对路径车辆密度的影响；路径车辆密度计算公式的误差调整值r，它用于对路径车辆密度计算结果进行修正，以考虑其他因素或误差的影响。

38、优选地，步骤s3包括以下步骤：

39、步骤s31：根据出入动态调度模拟数据对通行能力等级区域数据进行区域通行趋势分析，得到动态调度区域通行趋势数据；

40、步骤s32：对动态调度区域通行趋势数据进行特征提取，得到动态调度区域特征趋势数据；对动态调度区域特征趋势数据进行卷积结构计算，得到动态调度区域卷积数据；

41、步骤s33：利用交叉熵损失函数对动态调度区域卷积数据进行损失结构优化，得到动态调度区域优化数据；

42、步骤s34：根据动态调度区域优化数据进行车辆出入场调度模型构建，得到动态出入场调度模型。

43、本发明基于动态调度模拟数据进行通行能力等级区域的分析，可以实时了解不同区域的交通通行情况，有助于及时调整交通管理策略，通过对通行能力等级区域数据进行分析，可以预测未来一段时间内不同区域通行情况的趋势，为交通管理者提供决策参考，对动态调度区域通行趋势数据进行特征提取，可以识别出不同区域的特征趋势，如拥堵区域、通畅区域等，为后续的调度决策提供依据，通过卷积结构计算，可以进一步分析动态调度区域的特征趋势，发现不同区域之间的关联性和变化规律，为优化调度策略提供支持，利用交叉熵损失函数对动态调度区域卷积数据进行优化，可以有效地降低调度模型的损失，提高调度策略的准确性和可靠性，生成的动态调度区域优化数据可以更好地反映实际交通情况，为构建车辆出入场调度模型提供更可靠的数据基础，根据动态调度区域优化数据构建车辆出入场调度模型，可以实现对车辆进出场的动态调度，提高交通系统的运行效率和资源利用率，动态出入场调度模型可以根据实时交通情况和优化数据，为交通管理者提供决策支持，帮助其更好地应对交通拥堵、事故等突发情况，实现智能化调度管理。

44、优选地，步骤s34包括以下步骤：

45、步骤s341：对动态调度区域优化数据进行区域调度复杂度评估，得到区域调度复杂度数据；

46、步骤s342：对区域调度复杂度数据进行时空分布分析，得到复杂度时空分布数据；根据复杂度时空分布数据对区域调度复杂度数据进行相关性评估，得到复杂度相关性评估数据；

47、步骤s343：对复杂度相关性评估数据进行编码转换，得到复杂度相关性编码数据；

48、步骤s344：利用随机森林算法对复杂度相关性编码数据进行车辆出入场调度模型构建，得到动态出入场调度模型。

49、本发明通过对动态调度区域优化数据进行评估，可以实时分析不同区域的调度复杂度，即各区域的车辆出入场情况的复杂性，区域调度复杂度数据为后续的模型构建提供了有关各区域调度难易程度的信息，有助于更有针对性地进行调度优化，通过对区域调度复杂度数据进行时空分布分析，可以了解不同时间和空间维度下调度复杂度的分布情况，为模型建立提供更详细的信息，通过分析复杂度时空分布数据，评估不同区域调度复杂度之间的相关性，有助于识别出复杂度之间的潜在关系，将复杂度相关性评估数据进行编码转换，得到复杂度相关性编码数据。这一步有助于将复杂的相关性信息以更有效的方式输入到后续的模型中，提高计算效率，利用随机森林算法对复杂度相关性编码数据进行建模。随机森林是一种集成学习方法，通过组合多个决策树的结果，能够更准确地捕捉复杂度相关性。

50、优选地，步骤s4包括以下步骤：

51、步骤s41：根据动态出入场调度模型进行运行决策收集，得到出入场运行决策数据；

52、步骤s42：对出入场运行决策数据进行决策效果评估，得到决策效果评估数据；

53、步骤s43：根据决策效果评估数据进行车辆出入场决策预警机制建立，得到车辆出入场预警机制数据。

54、本发明通过根据动态出入场调度模型进行运行决策收集，系统能够实时收集到针对不同情景的出入场运行决策数据。这些数据可以帮助系统实时进行调度和决策，以应对不断变化的车辆流量和环境条件，对出入场运行决策数据进行评估有助于了解不同决策对系统整体性能的影响。通过分析决策效果，可以识别出哪些决策是有效的，哪些需要调整或改进，评估数据可以量化系统的性能表现，例如车辆通行效率、交通拥堵程度等，为决策优化提供客观依据，基于决策效果评估数据，建立车辆出入场决策预警机制可以实现对潜在问题的实时监测和预警。这有助于及时发现决策执行中的异常情况或潜在风险，并采取相应的措施进行调整或应对，预警机制可以反馈给系统决策者，提供决策调整或优化的建议，以改善系统的运行效率和安全性。

55、优选地，本发明还提供了一种物流场站的车辆出入场调度系统，用于执行如上所述的物流场站的车辆出入场调度方法，该物流场站的车辆出入场调度系统包括：

56、通行等级区域划分模块，用于通过电子监控设备对物流场站的车辆进行实时监控，得到车辆实时监控数据；根据车辆实时监控数据进行通行等级区域划分，得到通行能力等级区域数据；

57、出入场路径动态调度模拟模块，用于基于车辆实时监控数据进行出入峰值时序排序，得到出入峰值时序排序数据；根据出入峰值时序排序数据进行出入场路径动态调度，得到出入场路径动态调度数据；基于出入场路径动态调度数据进行动态调度模拟，得到出入动态调度模拟数据；

58、出入场调度模型构建模块，用于根据出入动态调度模拟数据对通行能力等级区域数据进行区域通行趋势分析，得到动态调度区域通行趋势数据；对动态调度区域通行趋势数据行卷积结构计算，得到动态调度区域卷积数据；根据动态调度区域卷积数据进行车辆出入场调度模型构建，得到动态出入场调度模型；

59、车辆出入场预警机制建立模块，用于根据动态出入场调度模型进行运行决策收集，得到出入场运行决策数据；根据出入场运行决策数据进行车辆出入场决策预警机制建立，得到车辆出入场预警机制数据。

60、本发明的有益效果，通过电子监控设备实时监控车辆，可以获得准确的车辆位置、状态等数据，有助于实现对车辆运行状况的全面监控，实时监控数据的获取可以提供对车辆行驶路线、停留时间等信息的实时更新，为后续决策提供可靠数据支持；根据车辆实时监控数据，可以对场站内的通行能力进行等级划分，有助于区分不同区域的通行状况和拥堵程度，通过划分通行能力等级区域，可以更好地管理和调度车辆，优化场站内部的车辆流动，提高通行效率，通过对车辆实时监控数据进行出入峰值时序排序，可以识别出车辆进出场站的高峰时段，有助于进行合理的调度安排，出入场路径的动态调度能够根据实时车辆情况，灵活调整进出站的路线和时间，避免拥堵和延误，提高通行效率，基于出入场路径动态调度数据进行模拟，可以预测未来一段时间内车辆的运行情况，为运输管理者提供决策参考，通过模拟数据，可以评估不同调度策略对场站通行能力的影响，优化调度方案，提高运输效率和服务质量；通过对动态调度模拟数据进行分析，可以更准确地了解不同区域的通行趋势，为后续决策提供数据支持，根据通行趋势数据，可以调整车辆调度策略，以适应不同时间段和区域的通行需求，提高通行效率，通过卷积结构计算动态调度区域卷积数据，可以更好地识别通行瓶颈和瓶颈区域，为优化调度方案提供依据，根据卷积数据进行调度优化，可以减少瓶颈区域的拥堵，提高通行效率，降低运输时间和成本，基于动态调度区域卷积数据构建出入场调度模型，可以实现智能调度决策，提高调度效率和准确性，通过模型可以预测出入场的运输情况，提前制定应对策略，降低运输风险，保证运输顺利进行。本发明是对传统的物流场站的车辆出入场调度方法做出的优化处理，解决了传统的物流场站的车辆出入场调度方法存在的对车辆位置和状态信息获取不及时、不准确，以及无法有效应对交通拥堵、突发事件等动态变化的问题，及时，准确的获取了车辆位置和状态信息，有效的应对交通拥堵、突发事件等动态变化的问题。