基于GPS的智能运力调度系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于GPS的智能运力调度系统及方法，系统包括运力状态监测子系统与智能调度管理子系统。通过部署GPS定位与多参数传感器，实现对运力单元位置、速度、能耗等信息的实时采集与分析。系统融合CNN与Transformer结构提取特征，结合LSTM预测运力需求，并采用PPO强化学习算法动态规划路径。调度过程集成异常检测(SVM)、PID反馈调节与云边协同计算，提升调度精度与响应速度。该系统具备任务归档、在线优化与数据安全保障能力，适用于复杂交通与物流调度场景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及交通运输调度与智能优化控制领域，特别涉及一种融合gps实时定位、云边协同计算与智能调度算法的智能运力调度方法及系统。

技术介绍

1、随着智慧物流与智能交通系统的快速发展，运力资源的高效调度成为交通运输管理中的核心问题。特别是在城市配送、应急运输、共享出行等场景下，如何精准掌握运力单元的实时位置并进行动态任务分配，对运输系统的响应速度与资源利用率具有关键影响。然而，传统运力调度方式多依赖人工规则或静态调度模型，缺乏对运力状态与交通环境的实时感知能力，无法适应动态多变的任务需求与复杂路况环境，常导致路径冲突、资源浪费和响应延迟等问题。

2、现有技术中虽已引入部分gps定位与路径推荐功能，但仍缺乏对运力单元运行状态、任务紧急性与交通条件等多因素的联合建模与智能优化能力。同时，调度系统多基于中心服务器的集中式计算架构，面对高频次定位更新和多点并发任务时存在处理瓶颈，难以实现对多运力单元的高效协同与实时决策。

3、本专利技术提出了一种融合gps实时定位、边缘计算、深度学习调度算法与任务闭环反馈机制的智能运力调度系统，针对多运力单本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于GPS的智能运力调度系统，其特征在于，该系统包括：

2.基于GPS的智能运力调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于GPS的智能运力调度方法，其特征在于，所述PID反馈调节算法的基本形式为：

4.根据权利要求2所述的基于GPS的智能运力调度方法，其特征在于，所述卷积神经网络(CNN)具体包括以下操作步骤：S01：使用卷积操作，提取图像的局部特征；S02:卷积核对输入图像卷积得到特征图：其中，I为输入图像，F为特征图；

5.根据权利要求4所述的基于GPS的智能运力调度方法，其特征在于，所述预测输出y使...

【技术特征摘要】

1.基于gps的智能运力调度系统，其特征在于，该系统包括：

2.基于gps的智能运力调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于gps的智能运力调度方法，其特征在于，所述pid反馈调节算法的基本形式为：

4.根据权利要求2所述的基于gps的智能运力调度方法，其特征在于，所述卷积神经网络(cnn)具体包括以下操作步骤：s01：使用卷积操作，提取图像的局部特征；s02:卷积核对输入图像卷积得到特征图：其中，i为输入图像，f为特征图；

5.根据权利要求4所述的基于gps的智能运力调度方法，其特征在于，所述预测输出y使用损失函数所述损失函数交叉熵损失：其中，是cnn模型预测的概率值。...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵立新，朱金辉，
申请(专利权)人：廊坊市利客物流有限公司，
类型：发明
国别省市：