技術(shù)特征：

1.大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的物流軌跡智能預(yù)測(cè)與路徑優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的物流軌跡智能預(yù)測(cè)與路徑優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述運(yùn)輸物流軌跡數(shù)據(jù)包括車輛行駛路徑、車輛行駛時(shí)間和運(yùn)輸貨物類型；所述實(shí)時(shí)交通信息包括道路擁堵情況和交通管制信息；所述天氣條件數(shù)據(jù)包括降雨變化、降雪變化和風(fēng)力情況。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的物流軌跡智能預(yù)測(cè)與路徑優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對(duì)所述歷史物流軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，生成對(duì)應(yīng)的目標(biāo)物流軌跡數(shù)據(jù)，具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的物流軌跡智能預(yù)測(cè)與路徑優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述模型構(gòu)建模塊，用于基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)所述目標(biāo)物流軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練及驗(yàn)證，構(gòu)建對(duì)應(yīng)的物流軌跡預(yù)測(cè)模型，具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的物流軌跡智能預(yù)測(cè)與路徑優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，獲取所述訓(xùn)練物流軌跡數(shù)據(jù)中的實(shí)際訓(xùn)練軌跡數(shù)據(jù)，根據(jù)所述輸出層神經(jīng)元的激活值確定對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)訓(xùn)練軌跡數(shù)據(jù)，基于所述實(shí)際訓(xùn)練軌跡數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)訓(xùn)練軌跡數(shù)據(jù)，計(jì)算所述物流軌跡預(yù)測(cè)模型對(duì)應(yīng)的損失函數(shù)：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的物流軌跡智能預(yù)測(cè)與路徑優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，在得到所述物流軌跡預(yù)測(cè)模型之后，基于所述驗(yàn)證物流軌跡數(shù)據(jù)評(píng)估所述物流軌跡預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果，并根據(jù)所述預(yù)測(cè)效果對(duì)所述物流軌跡預(yù)測(cè)模型進(jìn)行調(diào)整，具體包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的物流軌跡智能預(yù)測(cè)與路徑優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述優(yōu)化決策模塊，用于根據(jù)所述軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果，結(jié)合物流運(yùn)輸需求，建立對(duì)應(yīng)的物流軌跡優(yōu)化模型，求解所述物流軌跡優(yōu)化模型得到最優(yōu)物流運(yùn)輸路徑和調(diào)度方案，具體包括：

8.大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的物流軌跡智能預(yù)測(cè)與路徑優(yōu)化方法，應(yīng)用于如權(quán)利要求1-7任意一項(xiàng)所述的大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的物流軌跡智能預(yù)測(cè)與路徑優(yōu)化系統(tǒng)，所述方法包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的物流軌跡智能預(yù)測(cè)與路徑優(yōu)化系統(tǒng)及方法，涉及物流運(yùn)輸管理技術(shù)領(lǐng)域，包括采集歷史物流軌跡數(shù)據(jù)，并且歷史物流軌跡數(shù)據(jù)包括運(yùn)輸物流軌跡數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)交通信息和天氣條件數(shù)據(jù)；對(duì)歷史物流軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，生成對(duì)應(yīng)的目標(biāo)物流軌跡數(shù)據(jù)；基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)目標(biāo)物流軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練及驗(yàn)證，構(gòu)建對(duì)應(yīng)的物流軌跡預(yù)測(cè)模型；獲取實(shí)時(shí)物流數(shù)據(jù)并輸入至物流軌跡預(yù)測(cè)模型，得到對(duì)應(yīng)的軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果；根據(jù)軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果，結(jié)合物流運(yùn)輸需求，建立對(duì)應(yīng)的物流軌跡優(yōu)化模型，求解物流軌跡優(yōu)化模型得到最優(yōu)物流運(yùn)輸路徑和調(diào)度方案，從而可以對(duì)物流軌跡進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和優(yōu)化，提高物流運(yùn)輸?shù)男屎涂煽啃浴?br/>
技術(shù)研發(fā)人員：譚凱達(dá),易運(yùn)華,楊偉平
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技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2