【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及动态调度技术，特别涉及基于数字孪生的物流运输智能预测调度方法及系统。
技术介绍
1、随着全球化进程的不断推进，跨国贸易和国际供应链日益复杂，物流运输的效率和精准度成为企业在全球市场中竞争的核心优势。同时，电商行业的蓬勃发展推动了消费者对快速配送和精准服务的需求，进一步加剧了对物流运输高效性和精准度的要求。为了应对这一挑战，企业必须优化物流网络、提高运输资源的配置效率，同时加强运输过程的可视化和可控性。
2、当前市面上的大多数物流运输调度方法往往依赖静态的规则和简单的算法，缺乏实时动态监控与智能预测能力。这些方法通常依赖人工干预或者固定的调度方案，无法有效应对突发的运输问题，如交通拥堵、天气变化或设备故障，导致运输效率低下或资源浪费。此外，传统调度方法的预测能力较弱，难以精准预测未来的资源需求，因此很难实现资源的最优配置，通常存在过度配置或资源短缺的情况。由于缺乏实时反馈和优化机制，这些方法无法在实际运输过程中自动调整和优化，导致执行偏差无法及时纠正，调度效果较差。而基于数字孪生的调度方法通过整合实时数据、模拟预...
【技术保护点】
1.基于数字孪生的物流运输智能预测调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的物流运输智能预测调度方法，其特征在于，所述基于获取的运输载具数据和货物流转数据构建物流运输数字孪生模型，包括物理实体层、数据融合层、虚拟模型层和决策服务层具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的物流运输智能预测调度方法，其特征在于，所述基于物流运输数字孪生模型，对物流运输流程进行模拟，推演预测未来时间窗内的资源需求具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的物流运输智能预测调度方法，其特征在于，所述基于预测未来时间窗...
【技术特征摘要】
1.基于数字孪生的物流运输智能预测调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的物流运输智能预测调度方法，其特征在于，所述基于获取的运输载具数据和货物流转数据构建物流运输数字孪生模型，包括物理实体层、数据融合层、虚拟模型层和决策服务层具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的物流运输智能预测调度方法，其特征在于，所述基于物流运输数字孪生模型，对物流运输流程进行模拟，推演预测未来时间窗内的资源需求具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的物流运输智能预测调度方法，其特征在于，所述基于预测未来时间窗内的资源需求，通过构建数字孪生驱动的弹性资源调度机制，动态调整运输载具的编组配置和装卸作...
【专利技术属性】
技术研发人员：李登征，侯召华，侯召庆，
申请(专利权)人：天津平信达集装箱技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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