一种基于云计算的物流运输监管系统及监管方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于云计算的物流运输监管系统，包括：总控模块；物流运输监控模块；货物管理模块；人员监管模块；第一数据模块，其输入端与所述物流运输监控模块的输出端连接；第二数据模块，其输入端与所述货物管理模块的输出端连接；第三数据模块，其输入端与所述人员监管模块的输出端连接；报警模块，其与所述总控模块连接；其中，所述第一数据模块、所述第二数据模块、所述第三数据模块同时与所述总控模块的输入端连接。本发明专利技术公开了一种基于云计算的物流运输监管系统的控制方法。

A Cloud Computing-based Logistics Transportation Supervision System and Method

The invention discloses a logistics transportation supervision system based on cloud computing, which includes: general control module; logistics transportation monitoring module; cargo management module; personnel supervision module; first data module, whose input terminal is connected with the output terminal of the logistics transportation monitoring module; second data module, whose input terminal is connected with the output terminal of the cargo management module; and third data module. The input end is connected with the output end of the personnel supervision module; the alarm module is connected with the master control module; the first data module, the second data module and the third data module are connected with the input end of the master control module at the same time. The invention discloses a control method of a logistics transportation supervision system based on cloud computing.

【技术实现步骤摘要】
一种基于云计算的物流运输监管系统及监管方法
本专利技术涉及物流管理，具体涉及一种基于云计算的物流运输监管系统及监管方法。
技术介绍
物流是指为了满足客户的需求，以最低的成本，通过运输、保管、配送等方式，实现原材料、半成品、成品或相关信息进行由商品的产地到商品的消费地的计划、实施和管理的全过程。物流是一个控制原材料、制成品、产成品和信息的系统，从供应开始经各种中间环节的转让及拥有而到达最终消费者手中的实物运动，以此实现组织的明确目标。现代物流是经济全球化的产物，也是推动经济全球化的重要服务业。世界现代物流业呈稳步增长态势，欧洲、美国、日本成为当前全球范围内的重要物流基地。中国物流行业起步较晚，随着国民经济的飞速发展，中国物流行业保持较快增长速度，物流体系不断完善，行业运行日益成熟和规范。现代物流通常被认为是由运输、存储、包装、装卸、流通加工、配送和信息诸环节构成。各环节原本都有各自的功能、利益和观念。系统方法就是利用现代管理方法和现代技术，使各个环节共享总体信息，把所有环节作为一个一体化的系统来进行组织和管理，以使系统能够在尽可能低的总成本条件下，提供有竞争优势的客户服务。系统方法认为，系统的效益并不是它们各个局部环节效益的简单相加。系统方法意味着，对于出现的某一个方面的问题，要对全部的影响因素进行分析和评价。从这一思想出发，物流系统并不简单地追求在各个环节上各自的最低成本，因为物流各环节的效益之间存在相互影响、相互制约的倾向，存在着交替易损的关系。比如过分强调包装材料的节约，就可能因其易于破损造成运输和装卸费用的上升。因此，系统方法强调要进行总成本分析，以及避免次佳效应和成本权衡应用的分析，以达到总成本最低，同时满足既定的客户服务水平的目的。为了保证物流的有序进行，需要使用到物流管理系统，现有的物流管理模块往往只能柜货物进行管理，管理面较小，无法对人员和运输车辆进行管理，影响人们的使用。
技术实现思路
本专利技术设计开发了一种基于云计算的物流运输监管系统，本专利技术的目的是能够多角度采集物流运输系统并做出监控管理。本专利技术设计开发了一种基于云计算的物流运输监管方法，本专利技术的专利技术目的是基于多方面采集物流运输中的货物及环境信息后，基于BP神经网络对物流运输做出合理监管。本专利技术提供的技术方案为：一种基于云计算的物流运输监管系统，其特征在于，包括：总控模块；物流运输监控模块；货物管理模块；人员监管模块；第一数据模块，其输入端与所述物流运输监控模块的输出端连接；第二数据模块，其输入端与所述货物管理模块的输出端连接；第三数据模块，其输入端与所述人员监管模块的输出端连接；报警模块，其与所述总控模块连接；其中，所述第一数据模块、所述第二数据模块、所述第三数据模块同时与所述总控模块的输入端连接。优选的是，所述物流运输监控模块包括温度传感器、湿度传感器、氧气浓度测量传感器和二氧化碳浓度测量传感器；所述货物管理模块包括进货射频识别器、出货射频识别器和重量传感器；以及所述人员监管模块包括人员考勤打卡器。优选的是，还包括：控温空调，其与所述温度传感器连接；加湿器，其与所述湿度传感器连接；制氧机，其与所述氧气浓度测量传感器连接；风机，其与所述二氧化碳浓度测量传感器连接；其中，所述控温空调、所述加湿器、所述制氧机和所述风机同时与所述总控模块连接。一种基于云计算的物流运输监管方法，使用所述的物流运输监管系统，采用BP神经网络对所述控温空调、所述加湿器、所述制氧机和所述风机进行控制，包括如下步骤：步骤一、按照采样周期，通过重量传感器测量监管区域内货物的重量M、监管区域外的环境温度TO，待监管货物氧气需求量待监管货物需求温度TT；步骤二、依次将参数进行规格化，确定三层BP神经网络的输入层向量x＝{x1,x2,x3,x4}；其中，x1为重量系数、x2为环境温度系数、x3为氧气需求量系数、x4为需求温度系数；步骤三、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y1,y2,…,ym}；m为中间层节点个数；步骤四、得到输出层向量z＝{z1,z2,z3,z4}；其中，z1为控温空调调节阀开度调节系数，z2为加湿器调节阀开度调节系数，z3为制氧机进氧量调节阀开度调节系数，z4为风机转速调节系数；步骤五、控制控温空调调节阀、加湿器调节阀、制氧机进氧量调节阀和风机转速，使θa(i+1)＝z1iθa_max，θb(i+1)＝z2iθb_max，θc(i+1)＝z3iθc_max，ωi+1＝z4iωmax，其中，其中z1i、z2i、z3i、z4i分别为第i个采样周期输出层向量参数，θa_max、θb_max、θc_max、ωmax分别为设定的控温空调调节阀的最大开度、加湿器调节阀的最大开度、制氧机进氧量调节阀的最大开度、风机的最大转速，θa(i+1)、θb(i+1)、θc(i+1)、ωi+1分别为第i+1个采样周期时的控温空调调节阀的开度、加湿器调节阀的开度、制氧机进氧量调节阀的开度、风机转速；步骤六、对控温空调调节阀、加湿器调节阀、制氧机进氧量调节阀和风机转速调节后，总控模块通过温度传感器测量监管区域内的温度TI、湿度传感器测量监管区域内的湿度RH，氧气浓度测量传感器测量监管区域内的氧气浓度二氧化碳浓度测量传感器测量监管区域内的二氧化碳浓度对监管系统进行监测数据实时分析处理，对监管系统进行监控。优选的是，所述步骤二中，货物的重量M、环境温度TO、氧气需求量以及温度TT进行规格公式为：其中，xj为输入层向量中的参数，Xj分别为测量参数M、TO、TT，j＝1,2,3,4；Xjmax和Xjmin分别为相应测量参数中的最大值和最小值。优选的是，在所述步骤六中，采用BP神经网络对监管系统进行监控，包括如下步骤：步骤1、按照采样周期，通过温度传感器测量监管区域内的温度TI、湿度传感器测量监管区域内的湿度RH，氧气浓度测量传感器测量监管区域内的氧气浓度二氧化碳浓度测量传感器测量监管区域内的二氧化碳浓度采集进货射频频率Fa，采集出货射频频率Fb；步骤2、依次将参数进行规格化，确定三层BP神经网络的输入层向量x＝{x1,x2,x3,x4,x5,x6}；其中，x1为温度系数、x2为湿度系数、x3为氧气浓度系数、x4为二氧化碳浓度系数，x5为进货射频频率系数，x6为出货射频频率系数；步骤3、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y1,y2,…,ym}；m为中间层节点个数；步骤4、得到输出层神经元向量o＝{o1,o2,o3,o4}；其中，o1为监管系统运行状态好，o2为监管系统运行一般，o3为监管系统运行差，o4为监管系统预警，所述输出层神经元值为k为输出层神经元序列号，k＝{1,2,3,4}，i为技术状态值，i＝{1,2,3,4}，当ok为1时，此时监管系统处于ok对应的技术状态；总控模块对监管系统监测数据进行实时分析处理，对监管系统进行监控。优选的是，所述步骤2中，温度TI、湿度RH、氧气浓度二氧化碳浓度进货射频频率Fa以及出货射频频率Fb进行规格公式为：其中，xj为输入层向量中的参数，Xj分别为测量参数TI、RH、Fa、Fb，j＝1,2,3,4,5,6；Xjmax和Xjmin分别为相应测量参数中的最大值和最小值。优选的是，所述控温空调的起始调节开度为：其中，f(本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于云计算的物流运输监管系统，其特征在于，包括：总控模块；物流运输监控模块；货物管理模块；人员监管模块；第一数据模块，其输入端与所述物流运输监控模块的输出端连接；第二数据模块，其输入端与所述货物管理模块的输出端连接；第三数据模块，其输入端与所述人员监管模块的输出端连接；报警模块，其与所述总控模块连接；其中，所述第一数据模块、所述第二数据模块、所述第三数据模块同时与所述总控模块的输入端连接。

【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的物流运输监管系统，其特征在于，包括：总控模块；物流运输监控模块；货物管理模块；人员监管模块；第一数据模块，其输入端与所述物流运输监控模块的输出端连接；第二数据模块，其输入端与所述货物管理模块的输出端连接；第三数据模块，其输入端与所述人员监管模块的输出端连接；报警模块，其与所述总控模块连接；其中，所述第一数据模块、所述第二数据模块、所述第三数据模块同时与所述总控模块的输入端连接。2.如权利要求1所述的一种基于云计算的物流运输监管系统，其特征在于，所述物流运输监控模块包括温度传感器、湿度传感器、氧气浓度测量传感器和二氧化碳浓度测量传感器；所述货物管理模块包括进货射频识别器、出货射频识别器和重量传感器；以及所述人员监管模块包括人员考勤打卡器。3.如权利要求2所述的一种基于云计算的物流运输监管系统，其特征在于，还包括：控温空调，其与所述温度传感器连接；加湿器，其与所述湿度传感器连接；制氧机，其与所述氧气浓度测量传感器连接；风机，其与所述二氧化碳浓度测量传感器连接；其中，所述控温空调、所述加湿器、所述制氧机和所述风机同时与所述总控模块连接。4.一种基于云计算的物流运输监管方法，其特征在于，使用权利要求3所述的物流运输监管系统，采用BP神经网络对所述控温空调、所述加湿器、所述制氧机和所述风机进行控制，包括如下步骤：步骤一、按照采样周期，通过重量传感器测量监管区域内货物的重量M、监管区域外的环境温度TO，待监管货物氧气需求量待监管货物需求温度TT；步骤二、依次将参数进行规格化，确定三层BP神经网络的输入层向量x＝{x1,x2,x3,x4}；其中，x1为重量系数、x2为环境温度系数、x3为氧气需求量系数、x4为需求温度系数；步骤三、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y1,y2,…,ym}；m为中间层节点个数；步骤四、得到输出层向量z＝{z1,z2,z3,z4}；其中，z1为控温空调调节阀开度调节系数，z2为加湿器调节阀开度调节系数，z3为制氧机进氧量调节阀开度调节系数，z4为风机转速调节系数；步骤五、控制控温空调调节阀、加湿器调节阀、制氧机进氧量调节阀和风机转速，使θa(i+1)＝z1iθa_max，θb(i+1)＝z2iθb_max，θc(i+1)＝z3iθc_max，ωi+1＝z4iωmax，其中，其中z1i、z2i、z3i、z4i分别为第i个采样周期输出层向量参数，θa_max、θb_max、θc_max、ωmax分别为设定的控温空调调节阀的最大开度、加湿器调节阀的最大开度、制氧机进氧量调节阀的最大开度、风机的最大转速，θa(i+1)、θb(i+1)、θc(i+1)、ωi+1分别为第i+1个采样周期时的控温空调调节阀的开度、加湿器调节阀的开度、制氧机进氧量调节阀的开度、风机转速；步骤六、对控温空调调节阀、加湿器调节阀、制氧机进氧量调节阀和风机转速调节后，总控模块通过温度传感器测量监管区域内的温度TI、湿度传感器测量监管区域内的湿度RH，氧气浓度测量传感器测量监管区域内的氧气浓度二氧化碳浓度测量传感器测量监管区域内的二氧化碳浓度对监管系统进行监测数据实时分析处理，对监管系统进行监控。5.如权利要求4所述的基于云计算的物流运输监管方法，其特征在于，所述步骤二中，货物的重量M、环...

【专利技术属性】
技术研发人员：禹飞，全巍，
申请(专利权)人：华夏易通国际物流有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21