本發(fā)明涉及物流領(lǐng)域，特別是涉及一種基于數(shù)字孿生的物流中轉(zhuǎn)場小件包裹到達的預(yù)測方法。

背景技術(shù)：

1、隨著電商和物流行業(yè)的快速發(fā)展，物流中轉(zhuǎn)場的包裹分揀效率稱為影響物流時效的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)的包裹到達預(yù)測方法主要依賴于歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計或簡單的時間序列模型，這種方法存在著數(shù)據(jù)實時性不足、動態(tài)適應(yīng)性差、預(yù)測精度受限等缺陷，嚴(yán)重制約著物流中轉(zhuǎn)場的分揀效率。近年來，數(shù)字孿生技術(shù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用為實時監(jiān)控和精準(zhǔn)預(yù)測提供了新的解決途徑。然而，如何將實時數(shù)據(jù)與人工智能算法相結(jié)合，實現(xiàn)包裹到達時間、件量及分布的精準(zhǔn)預(yù)測，仍是亟需解決的技術(shù)難題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于數(shù)字孿生的物流中轉(zhuǎn)場小件包裹到達的預(yù)測方法。

2、本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)的：一種基于數(shù)字孿生的物流中轉(zhuǎn)場小件包裹到達的預(yù)測方法，包括以下步驟：

3、s1.對于包含個包裹，個網(wǎng)點和個物流中轉(zhuǎn)場的物流網(wǎng)絡(luò)，對包裹、網(wǎng)點、物流中轉(zhuǎn)場集合分別定義為:,和；

4、s2.各網(wǎng)點通過物流信息系統(tǒng)實時采集包裹信息，并按預(yù)設(shè)時間間隔上傳至物流網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字孿生平臺；

5、s3.?設(shè)物流網(wǎng)絡(luò)中共有輛卡車往返于各網(wǎng)點和物流中轉(zhuǎn)場之間，對卡車信息進行實時采集，并通過車載網(wǎng)絡(luò)實時傳輸?shù)綌?shù)字孿生平臺；

6、s4.數(shù)字孿生平臺通過消息隊列方法實時接收來自網(wǎng)點和卡車的數(shù)據(jù)，并用時間戳對齊技術(shù)將多源數(shù)據(jù)同步到同一時間軸，得到數(shù)據(jù)融合后的特征向量；

7、s5.?數(shù)字孿生平臺在收到所有的數(shù)據(jù)后，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并構(gòu)建長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型，來對卡車到達時間、包裹件量和目的地分布進行預(yù)測。

8、本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明針對物流中轉(zhuǎn)場中的小件包裹這一重要核心組成部分，給出了一種數(shù)字孿生的小件包裹到達預(yù)測方法，具有較高的實時性、動態(tài)適應(yīng)性和預(yù)測精度。

技術(shù)特征：

1.一種基于數(shù)字孿生的物流中轉(zhuǎn)場小件包裹到達的預(yù)測方法，其特征在于：包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)字孿生的物流中轉(zhuǎn)場小件包裹到達的預(yù)測方法，其特征在于：步驟s2中所述的包裹信息包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)字孿生的物流中轉(zhuǎn)場小件包裹到達的預(yù)測方法，其特征在于：步驟s3中所述的卡車信息包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)字孿生的物流中轉(zhuǎn)場小件包裹到達的預(yù)測方法，其特征在于：步驟s4中所述的數(shù)據(jù)融合向量記為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)字孿生的物流中轉(zhuǎn)場小件包裹到達的預(yù)測方法，其特征在于：所述步驟s5中對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于數(shù)字孿生的物流中轉(zhuǎn)場小件包裹到達的預(yù)測方法，其特征在于：所述構(gòu)建長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型的輸入為從時間序列特征矩陣中提取出每一時間步數(shù)據(jù)，輸出為卡車到達時間、包裹的件量預(yù)測和目的地的概率分布；其中表示預(yù)測出的第輛卡車的到達時間，；表示預(yù)測出的到達第個中轉(zhuǎn)場的包裹件量，；將、、構(gòu)成的向量為長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型的輸出。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于數(shù)字孿生的物流中轉(zhuǎn)場小件包裹到達的預(yù)測方法，其特征在于：所述對卡車到達時間、包裹件量和目的地分布進行預(yù)測時，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的物流中轉(zhuǎn)場小件包裹到達的預(yù)測方法，包括以下步驟：S1.對包裹、網(wǎng)點、物流中轉(zhuǎn)場集合分別定義；S2.各網(wǎng)點通過物流信息系統(tǒng)實時采集包裹信息，并按預(yù)設(shè)時間間隔上傳至物流網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字孿生平臺；S3.對卡車信息進行實時采集，并通過車載網(wǎng)絡(luò)實時傳輸?shù)綌?shù)字孿生平臺；S4.數(shù)字孿生平臺用時間戳對齊技術(shù)將多源數(shù)據(jù)同步到同一時間軸，得到數(shù)據(jù)融合后的特征向量；S5.數(shù)字孿生平臺在收到所有的數(shù)據(jù)后，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并構(gòu)建長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型，來對卡車到達時間、包裹件量和目的地分布進行預(yù)測。本發(fā)明針對物流中轉(zhuǎn)場中的小件包裹這一重要核心組成部分，給出了小件包裹到達預(yù)測方法，能夠準(zhǔn)確實現(xiàn)對小件包裹的到達預(yù)測。

技術(shù)研發(fā)人員：黃川,田源明,張崴
受保護的技術(shù)使用者：香港中文大學(xué)（深圳）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/8