本發(fā)明涉及貨運(yùn)調(diào)度管理，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的貨運(yùn)平臺(tái)車(chē)輛智能調(diào)度的管理方法。

背景技術(shù)：

1、車(chē)輛智能調(diào)度已成為提升貨運(yùn)效率與降低運(yùn)營(yíng)成本的關(guān)鍵，然而，當(dāng)前大多數(shù)貨運(yùn)平臺(tái)仍依賴傳統(tǒng)的調(diào)度方法，缺乏對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的有效利用，這種方法不僅無(wú)法及時(shí)響應(yīng)貨運(yùn)需求變化，還會(huì)導(dǎo)致資源的浪費(fèi)和調(diào)度效率低下，從而影響整體運(yùn)輸鏈的運(yùn)作，尤其在高峰時(shí)期，車(chē)輛調(diào)度不合理的問(wèn)題尤為突出，常常導(dǎo)致交付延誤和客戶滿意度下降，此外，現(xiàn)有的調(diào)度系統(tǒng)往往缺乏對(duì)車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控及分析，導(dǎo)致無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)車(chē)輛需求，這種信息滯后使得貨運(yùn)平臺(tái)難以實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理，無(wú)法根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行資源配置。隨著城市化進(jìn)程的加快，貨運(yùn)需求的波動(dòng)性加大，傳統(tǒng)的靜態(tài)調(diào)度方式顯得愈發(fā)不適應(yīng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的貨運(yùn)平臺(tái)車(chē)輛智能調(diào)度的管理方法，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種基于物聯(lián)網(wǎng)的貨運(yùn)平臺(tái)車(chē)輛智能調(diào)度的管理方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：采集車(chē)載終端信息；對(duì)車(chē)載終端信息進(jìn)行特征提取，得到車(chē)載特征信息數(shù)據(jù)；對(duì)車(chē)載特征信息數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序分解，生成車(chē)輛綜合時(shí)序特征集；

4、步驟s2：對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集進(jìn)行貨運(yùn)路線繪制，得到基礎(chǔ)貨運(yùn)路線數(shù)據(jù)；根據(jù)基礎(chǔ)貨運(yùn)路線數(shù)據(jù)對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集進(jìn)行實(shí)時(shí)地圖重構(gòu)，生成貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)；

5、步驟s3：對(duì)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行均勻分區(qū)，得到分區(qū)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)；基于分區(qū)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集進(jìn)行區(qū)域車(chē)輛軌跡相交分析，生成相交軌跡數(shù)據(jù)；

6、步驟s4：根據(jù)相交軌跡數(shù)據(jù)及車(chē)輛綜合時(shí)序特征集對(duì)分區(qū)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車(chē)輛需求預(yù)測(cè)，得到區(qū)域車(chē)輛需求數(shù)據(jù)；基于區(qū)域車(chē)輛需求數(shù)據(jù)對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集進(jìn)行按需調(diào)度模擬，生成模擬按需調(diào)度數(shù)據(jù)；

7、步驟s5：對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集及模擬按需調(diào)度數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)力資源比對(duì)，得到運(yùn)力差異數(shù)據(jù)；基于運(yùn)力差異數(shù)據(jù)對(duì)模擬按需調(diào)度數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)度方案設(shè)計(jì)，生成車(chē)輛調(diào)度方案；

8、步驟s6：根據(jù)車(chē)輛調(diào)度方案對(duì)貨運(yùn)平臺(tái)車(chē)輛進(jìn)行智能調(diào)度，以實(shí)現(xiàn)運(yùn)力優(yōu)化管理方法。

9、本發(fā)明通過(guò)采集車(chē)載終端信息并進(jìn)行特征提取，能夠獲得車(chē)輛的實(shí)時(shí)狀態(tài)與運(yùn)行特征，時(shí)序分解后生成的車(chē)輛綜合時(shí)序特征集為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供了豐富的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，支持多維度的信息挖掘與分析，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的時(shí)效性與準(zhǔn)確性，貨運(yùn)路線繪制結(jié)合基礎(chǔ)貨運(yùn)路線數(shù)據(jù)，使得運(yùn)輸路徑的可視化更加直觀，實(shí)時(shí)地圖重構(gòu)生成的貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)為優(yōu)化調(diào)度提供了空間信息支持，能夠有效反映當(dāng)前交通狀況與道路使用情況，均勻分區(qū)后的貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)為區(qū)域車(chē)輛軌跡相交分析提供了清晰的框架，生成的相交軌跡數(shù)據(jù)能夠揭示不同車(chē)輛在區(qū)域內(nèi)的活動(dòng)規(guī)律，支持對(duì)車(chē)輛流動(dòng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)控，增強(qiáng)了對(duì)區(qū)域內(nèi)貨運(yùn)需求的敏感性，車(chē)輛需求預(yù)測(cè)基于相交軌跡數(shù)據(jù)及車(chē)輛綜合時(shí)序特征集，能夠準(zhǔn)確識(shí)別出不同區(qū)域的運(yùn)輸需求波動(dòng)，形成的區(qū)域車(chē)輛需求數(shù)據(jù)助力于按需調(diào)度模擬，推動(dòng)了調(diào)度策略的智能化，優(yōu)化了資源配置，運(yùn)力資源比對(duì)通過(guò)分析車(chē)輛綜合時(shí)序特征集與模擬按需調(diào)度數(shù)據(jù)，能夠清晰地識(shí)別出運(yùn)力不足與過(guò)剩的區(qū)域，生成的運(yùn)力差異數(shù)據(jù)為調(diào)度方案設(shè)計(jì)提供了依據(jù)，確保了資源的合理分配與有效利用，智能調(diào)度根據(jù)車(chē)輛調(diào)度方案進(jìn)行實(shí)施，實(shí)現(xiàn)了對(duì)貨運(yùn)平臺(tái)車(chē)輛的高效管理，優(yōu)化了運(yùn)力配置，提升了整體調(diào)度效率，增強(qiáng)了貨運(yùn)平臺(tái)的響應(yīng)能力與服務(wù)質(zhì)量。

10、優(yōu)選地，步驟s1包括以下步驟：

11、步驟s11：對(duì)車(chē)輛位置信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，得到位置原始數(shù)據(jù)；對(duì)車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)采集，得到狀態(tài)原始數(shù)據(jù)；對(duì)車(chē)輛載重情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)采集，得到載重原始數(shù)據(jù)；

12、步驟s12：對(duì)位置原始數(shù)據(jù)、狀態(tài)原始數(shù)據(jù)及載重原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，得到車(chē)載終端信息；對(duì)車(chē)載終端信息進(jìn)行統(tǒng)一格式轉(zhuǎn)換處理，得到標(biāo)準(zhǔn)格式信息；

13、步驟s13：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)格式信息進(jìn)行特征提取，得到車(chē)載特征信息數(shù)據(jù)；對(duì)車(chē)載特征信息數(shù)據(jù)進(jìn)行周期性分析，得到周期數(shù)據(jù)；

14、步驟s14：對(duì)所述周期數(shù)據(jù)進(jìn)行變化趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)，生成周期變化趨勢(shì)；對(duì)周期數(shù)據(jù)及周期變化趨勢(shì)進(jìn)行時(shí)序重組，得到車(chē)輛綜合時(shí)序特征集。

15、本發(fā)明通過(guò)實(shí)時(shí)采集車(chē)輛位置信息、運(yùn)行狀態(tài)和載重情況，獲得的原始數(shù)據(jù)為后續(xù)分析提供了豐富的基礎(chǔ)信息，確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與及時(shí)性，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的能力提升了對(duì)車(chē)輛狀態(tài)的實(shí)時(shí)把控，增強(qiáng)了對(duì)運(yùn)輸過(guò)程的透明度，數(shù)據(jù)整合與統(tǒng)一格式轉(zhuǎn)換使得不同來(lái)源的數(shù)據(jù)能夠有效結(jié)合，形成車(chē)載終端信息，標(biāo)準(zhǔn)格式信息的生成提高了數(shù)據(jù)處理的規(guī)范性與一致性，簡(jiǎn)化了后續(xù)數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜度，確保了數(shù)據(jù)在各個(gè)環(huán)節(jié)的可用性，特征提取與周期性分析為深入理解車(chē)輛運(yùn)行特性提供了重要依據(jù)，生成的車(chē)載特征信息數(shù)據(jù)與周期數(shù)據(jù)能夠反映車(chē)輛在不同條件下的表現(xiàn)，支持對(duì)車(chē)輛性能的精確評(píng)估與優(yōu)化，變化趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)與時(shí)序重組能夠揭示出車(chē)輛運(yùn)行的規(guī)律與潛在問(wèn)題，生成的周期變化趨勢(shì)為動(dòng)態(tài)調(diào)度決策提供了科學(xué)依據(jù)，促進(jìn)了對(duì)車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)的全面監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)了對(duì)運(yùn)力變化的敏感捕捉與預(yù)測(cè)能力的提升。

16、優(yōu)選地，步驟s2包括以下步驟：

17、步驟s21：對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集進(jìn)行路徑點(diǎn)提取，得到路徑點(diǎn)數(shù)據(jù)；對(duì)路徑點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行頻次統(tǒng)計(jì)，生成路徑頻次數(shù)據(jù)；

18、步驟s22：基于路徑頻次數(shù)據(jù)對(duì)路徑點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑密度計(jì)算，生成路徑密度數(shù)據(jù)；根據(jù)路徑密度數(shù)據(jù)對(duì)路徑點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行貨運(yùn)路線繪制，得到基礎(chǔ)貨運(yùn)路線數(shù)據(jù)；

19、步驟s23：對(duì)基礎(chǔ)貨運(yùn)路線數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格化處理，得到路網(wǎng)網(wǎng)格；對(duì)所述路網(wǎng)網(wǎng)格進(jìn)行路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)識(shí)別，生成路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)；

20、步驟s24：對(duì)路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行連通性分析，得到連通性數(shù)據(jù)；基于預(yù)設(shè)的路網(wǎng)權(quán)重賦值對(duì)連通性數(shù)據(jù)進(jìn)行路網(wǎng)權(quán)重計(jì)算，生成路網(wǎng)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)；

21、步驟s25：根據(jù)路網(wǎng)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)對(duì)基礎(chǔ)貨運(yùn)路線數(shù)據(jù)進(jìn)行拓?fù)潢P(guān)系構(gòu)建，得到拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；對(duì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)整合，生成貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)。

22、本發(fā)明通過(guò)對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集進(jìn)行路徑點(diǎn)提取，生成的路徑點(diǎn)數(shù)據(jù)為后續(xù)的路徑分析奠定了基礎(chǔ)，頻次統(tǒng)計(jì)提供了對(duì)各路徑點(diǎn)使用情況的量化分析，路徑頻次數(shù)據(jù)反映了不同路徑的使用頻率，基于路徑頻次數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑密度計(jì)算，生成的路徑密度數(shù)據(jù)揭示了不同區(qū)域的運(yùn)輸密集程度，貨運(yùn)路線繪制所得到的基礎(chǔ)貨運(yùn)路線數(shù)據(jù)為有效運(yùn)輸規(guī)劃提供了直觀依據(jù)，對(duì)基礎(chǔ)貨運(yùn)路線數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格化處理，生成的路網(wǎng)網(wǎng)格為后續(xù)分析提供了結(jié)構(gòu)化基礎(chǔ)，路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)識(shí)別能夠明確運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，連通性分析能夠揭示路網(wǎng)中不同節(jié)點(diǎn)之間的連接情況，生成的連通性數(shù)據(jù)為運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的整體性能評(píng)估提供依據(jù)，路網(wǎng)權(quán)重計(jì)算基于預(yù)設(shè)的權(quán)重賦值，路網(wǎng)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)與基礎(chǔ)貨運(yùn)路線數(shù)據(jù)結(jié)合，構(gòu)建的拓?fù)潢P(guān)系為運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化奠定了基礎(chǔ)，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的生成為貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)的整合提供了清晰的框架，有助于實(shí)現(xiàn)高效的運(yùn)輸管理與調(diào)度決策。

23、優(yōu)選地，步驟s3包括以下步驟：

24、步驟s31：對(duì)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行邊界識(shí)別，得到地圖網(wǎng)絡(luò)邊界；根據(jù)地圖網(wǎng)絡(luò)邊界對(duì)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行區(qū)域面積計(jì)算，生成全局地圖網(wǎng)絡(luò)面積；

25、步驟s32：基于全局地圖網(wǎng)絡(luò)面積對(duì)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行四等分區(qū)域切割，得到分區(qū)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)；

26、步驟s33：根據(jù)分區(qū)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集進(jìn)行各區(qū)域映射，得到分區(qū)車(chē)輛時(shí)序特征集；對(duì)分區(qū)車(chē)輛時(shí)序特征集進(jìn)行車(chē)輛軌跡提取，生成歸屬分區(qū)車(chē)輛軌跡；

27、步驟s34：對(duì)歸屬分區(qū)車(chē)輛軌跡進(jìn)行相交點(diǎn)識(shí)別，得到車(chē)輛交點(diǎn)數(shù)據(jù)；基于車(chē)輛交點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)歸屬分區(qū)車(chē)輛軌跡進(jìn)行相交軌跡統(tǒng)計(jì)，生成相交軌跡數(shù)據(jù)。

28、本發(fā)明通過(guò)對(duì)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行邊界識(shí)別，生成的地圖網(wǎng)絡(luò)邊界為后續(xù)區(qū)域分析提供了明確的界限，全局地圖網(wǎng)絡(luò)面積的計(jì)算為了解整個(gè)運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模與特性奠定基礎(chǔ)，基于全局地圖網(wǎng)絡(luò)面積進(jìn)行四等分區(qū)域切割，得到的分區(qū)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)為不同運(yùn)輸區(qū)域的優(yōu)化管理提供了清晰的結(jié)構(gòu)，確保了各區(qū)域之間的平衡與協(xié)調(diào)，利用分區(qū)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集進(jìn)行各區(qū)域映射，生成的分區(qū)車(chē)輛時(shí)序特征集能夠準(zhǔn)確反映各區(qū)域車(chē)輛的運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)歸屬分區(qū)車(chē)輛軌跡進(jìn)行相交點(diǎn)識(shí)別，得到的車(chē)輛交點(diǎn)數(shù)據(jù)揭示了不同車(chē)輛在同一區(qū)域內(nèi)的互動(dòng)情況，基于車(chē)輛交點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行的相交軌跡統(tǒng)計(jì)為分析車(chē)輛流動(dòng)模式提供了量化依據(jù)，促進(jìn)了對(duì)區(qū)域內(nèi)運(yùn)輸效率的洞察與提升。

29、優(yōu)選地，步驟s4包括以下步驟：

30、步驟s41：對(duì)相交軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行歸屬區(qū)域聚合計(jì)算，得到區(qū)域密度數(shù)據(jù)；對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集進(jìn)行時(shí)段劃分，生成分時(shí)車(chē)輛特征數(shù)據(jù)；

31、步驟s42：對(duì)區(qū)域密度數(shù)據(jù)及分時(shí)車(chē)輛特征數(shù)據(jù)進(jìn)行特征關(guān)聯(lián)分析，得到軌跡密度特征數(shù)據(jù)；根據(jù)軌跡密度特征數(shù)據(jù)對(duì)分區(qū)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車(chē)輛需求預(yù)測(cè)，得到區(qū)域車(chē)輛需求數(shù)據(jù)；

32、步驟s43：對(duì)區(qū)域車(chē)輛需求數(shù)據(jù)進(jìn)行資源分配計(jì)算，得到按需資源分配方案；

33、步驟s44：基于按需資源分配方案對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集進(jìn)行按需調(diào)度模擬，生成模擬按需調(diào)度數(shù)據(jù)。

34、本發(fā)明通過(guò)對(duì)相交軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行歸屬區(qū)域聚合計(jì)算，生成的區(qū)域密度數(shù)據(jù)有效反映了各區(qū)域車(chē)輛活動(dòng)的集中程度，時(shí)段劃分生成的分時(shí)車(chē)輛特征數(shù)據(jù)為不同時(shí)間段內(nèi)車(chē)輛運(yùn)行狀況提供了細(xì)致視角，區(qū)域密度數(shù)據(jù)與分時(shí)車(chē)輛特征數(shù)據(jù)的特征關(guān)聯(lián)分析，得到的軌跡密度特征數(shù)據(jù)揭示了車(chē)輛在不同時(shí)間段及區(qū)域內(nèi)的流動(dòng)趨勢(shì)，為運(yùn)輸需求的動(dòng)態(tài)變化提供了量化依據(jù)，基于軌跡密度特征數(shù)據(jù)對(duì)分區(qū)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的車(chē)輛需求預(yù)測(cè)，對(duì)區(qū)域車(chē)輛需求數(shù)據(jù)進(jìn)行資源分配計(jì)算，生成的按需資源分配方案為確保資源的高效利用提供了科學(xué)支持，能夠根據(jù)實(shí)際需求合理配置車(chē)輛資源，優(yōu)化運(yùn)輸效率與服務(wù)質(zhì)量，基于按需資源分配方案對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集進(jìn)行的按需調(diào)度模擬，生成的模擬按需調(diào)度數(shù)據(jù)為實(shí)際調(diào)度決策提供了參考，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)車(chē)輛運(yùn)行的動(dòng)態(tài)調(diào)整與優(yōu)化，提升了整體物流運(yùn)作的靈活性與響應(yīng)速度。

35、優(yōu)選地，步驟s42包括以下步驟：

36、步驟s421：對(duì)區(qū)域密度數(shù)據(jù)及分時(shí)車(chē)輛特征數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，得到關(guān)聯(lián)度數(shù)據(jù)；對(duì)關(guān)聯(lián)度數(shù)據(jù)進(jìn)行特征組合處理，生成組合特征數(shù)據(jù)；

37、步驟s422：基于關(guān)聯(lián)度數(shù)據(jù)對(duì)組合特征數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)重要性排序，得到排序特征數(shù)據(jù)；對(duì)排序特征數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選整合，生成軌跡密度特征數(shù)據(jù)；

38、步驟s423：對(duì)軌跡密度特征數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域貨運(yùn)供給量推演，得到預(yù)測(cè)區(qū)域貨運(yùn)供給數(shù)據(jù)；基于預(yù)測(cè)區(qū)域貨運(yùn)供給數(shù)據(jù)對(duì)分區(qū)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行供給消化計(jì)算，生成消化供需數(shù)據(jù)；

39、步驟s424：根據(jù)消化供需數(shù)據(jù)對(duì)分區(qū)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車(chē)輛需求統(tǒng)計(jì)，得到區(qū)域車(chē)輛需求數(shù)據(jù)。

40、本發(fā)明通過(guò)對(duì)區(qū)域密度數(shù)據(jù)及分時(shí)車(chē)輛特征數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，生成的關(guān)聯(lián)度數(shù)據(jù)揭示了車(chē)輛需求與區(qū)域特征之間的關(guān)系，特征組合處理后得到的組合特征數(shù)據(jù)為后續(xù)分析提供了多維度的信息視角，基于關(guān)聯(lián)度數(shù)據(jù)對(duì)組合特征數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)重要性排序，得到的排序特征數(shù)據(jù)為識(shí)別關(guān)鍵因素提供了依據(jù)，篩選整合后的軌跡密度特征數(shù)據(jù)進(jìn)一步優(yōu)化了特征集，確保了后續(xù)分析的針對(duì)性與有效性，對(duì)軌跡密度特征數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域貨運(yùn)供給量推演，生成的預(yù)測(cè)區(qū)域貨運(yùn)供給數(shù)據(jù)為供需平衡提供了重要依據(jù)，基于這些數(shù)據(jù)對(duì)分區(qū)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行供給消化計(jì)算，生成的消化供需數(shù)據(jù)為資源配置與調(diào)度決策提供了量化參考，根據(jù)消化供需數(shù)據(jù)對(duì)分區(qū)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車(chē)輛需求統(tǒng)計(jì)，得到的區(qū)域車(chē)輛需求數(shù)據(jù)為動(dòng)態(tài)調(diào)度提供了實(shí)時(shí)依據(jù)，能夠及時(shí)反映貨運(yùn)需求變化，支持調(diào)度方案的優(yōu)化與調(diào)整，提升了物流管理的靈活性與響應(yīng)能力。

41、優(yōu)選地，步驟s423包括以下步驟：

42、對(duì)軌跡密度特征數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域劃分計(jì)算，得到區(qū)域分布數(shù)據(jù)；

43、基于軌跡密度特征數(shù)據(jù)對(duì)區(qū)域分布數(shù)據(jù)進(jìn)行軌跡密度變化趨勢(shì)分析，生成軌跡密度變化趨勢(shì)；

44、對(duì)軌跡密度變化趨勢(shì)進(jìn)行供給量映射，得到供給量變化趨勢(shì)；

45、根據(jù)軌跡密度特征數(shù)據(jù)對(duì)供給量變化趨勢(shì)進(jìn)行供給量推算，生成預(yù)測(cè)區(qū)域貨運(yùn)供給數(shù)據(jù)；

46、基于預(yù)測(cè)區(qū)域貨運(yùn)供給數(shù)據(jù)對(duì)分區(qū)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行路網(wǎng)映射匹配，得到路網(wǎng)匹配數(shù)據(jù)；

47、對(duì)路網(wǎng)匹配數(shù)據(jù)進(jìn)行貨運(yùn)供需平衡計(jì)算，得到貨運(yùn)供需平衡數(shù)據(jù)；

48、基于貨運(yùn)供需平衡數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)區(qū)域貨運(yùn)供給數(shù)據(jù)進(jìn)行供給消化需求預(yù)測(cè)，生成消化供需數(shù)據(jù)。

49、本發(fā)明通過(guò)對(duì)軌跡密度特征數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域劃分計(jì)算，生成的區(qū)域分布數(shù)據(jù)為分析不同區(qū)域的運(yùn)輸需求提供了基礎(chǔ)，能夠清晰地展示各區(qū)域的車(chē)輛活動(dòng)情況，基于軌跡密度特征數(shù)據(jù)對(duì)區(qū)域分布數(shù)據(jù)進(jìn)行軌跡密度變化趨勢(shì)分析，生成的軌跡密度變化趨勢(shì)揭示了車(chē)輛活動(dòng)的動(dòng)態(tài)變化，為理解運(yùn)輸模式的演變提供了重要信息，，對(duì)軌跡密度變化趨勢(shì)進(jìn)行供給量映射，得到的供給量變化趨勢(shì)為預(yù)測(cè)未來(lái)貨運(yùn)供給水平提供了直觀依據(jù)，基于預(yù)測(cè)區(qū)域貨運(yùn)供給數(shù)據(jù)對(duì)分區(qū)貨運(yùn)地圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行路網(wǎng)映射匹配，生成的路網(wǎng)匹配數(shù)據(jù)為實(shí)際運(yùn)輸路徑的優(yōu)化與調(diào)整提供了支持，對(duì)路網(wǎng)匹配數(shù)據(jù)進(jìn)行貨運(yùn)供需平衡計(jì)算，得到的貨運(yùn)供需平衡數(shù)據(jù)為后續(xù)的調(diào)度決策提供了量化依據(jù)，基于貨運(yùn)供需平衡數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)區(qū)域貨運(yùn)供給數(shù)據(jù)進(jìn)行供給消化需求預(yù)測(cè)，生成的消化供需數(shù)據(jù)為動(dòng)態(tài)調(diào)度與實(shí)時(shí)決策提供了重要參考，提升了貨運(yùn)管理的靈活性與響應(yīng)能力。

50、優(yōu)選地，步驟s5包括以下步驟：

51、步驟s51：對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集進(jìn)行運(yùn)力容量計(jì)算，得到現(xiàn)有運(yùn)力數(shù)據(jù)；對(duì)模擬按需調(diào)度數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)度運(yùn)力計(jì)算，得到調(diào)度運(yùn)力數(shù)據(jù)；

52、步驟s52：對(duì)現(xiàn)有運(yùn)力數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空分布映射，得到現(xiàn)有運(yùn)力分布數(shù)據(jù)；對(duì)調(diào)度運(yùn)力數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域調(diào)度需求分析，得到區(qū)域需求數(shù)據(jù)；

53、步驟s53：對(duì)現(xiàn)有運(yùn)力分布數(shù)據(jù)與區(qū)域需求數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配度計(jì)算，得到匹配度數(shù)據(jù)；基于匹配度數(shù)據(jù)對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集及模擬按需調(diào)度數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)力差異比對(duì)，得到運(yùn)力差異數(shù)據(jù)；

54、步驟s54：根據(jù)運(yùn)力差異數(shù)據(jù)對(duì)模擬按需調(diào)度數(shù)據(jù)調(diào)度路線規(guī)劃，得到路線規(guī)劃數(shù)據(jù)；對(duì)路線規(guī)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行沖突檢測(cè)，得到調(diào)度沖突數(shù)據(jù)；

55、步驟s55：基于調(diào)度沖突數(shù)據(jù)對(duì)路線規(guī)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行路線調(diào)整，生成調(diào)整調(diào)度路線；對(duì)調(diào)整調(diào)度路線進(jìn)行調(diào)度方案制定，生成車(chē)輛調(diào)度方案。

56、本發(fā)明通過(guò)對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集進(jìn)行運(yùn)力容量計(jì)算，生成的現(xiàn)有運(yùn)力數(shù)據(jù)為評(píng)估當(dāng)前運(yùn)輸能力提供了基礎(chǔ)，模擬按需調(diào)度數(shù)據(jù)的調(diào)度運(yùn)力計(jì)算揭示了調(diào)度過(guò)程中的實(shí)際運(yùn)力需求，現(xiàn)有運(yùn)力數(shù)據(jù)的時(shí)空分布映射生成現(xiàn)有運(yùn)力分布數(shù)據(jù)，能夠清晰展示不同區(qū)域的運(yùn)力分布情況，調(diào)度運(yùn)力數(shù)據(jù)的區(qū)域調(diào)度需求分析為識(shí)別重點(diǎn)調(diào)度區(qū)域提供了依據(jù)，對(duì)現(xiàn)有運(yùn)力分布數(shù)據(jù)與區(qū)域需求數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配度計(jì)算，得到的匹配度數(shù)據(jù)為評(píng)估資源配置的合理性提供了量化依據(jù)，基于匹配度數(shù)據(jù)對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集及模擬按需調(diào)度數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)力差異比對(duì)，根據(jù)運(yùn)力差異數(shù)據(jù)對(duì)模擬按需調(diào)度數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)度路線規(guī)劃，得到的路線規(guī)劃數(shù)據(jù)為優(yōu)化車(chē)輛行駛路徑提供了科學(xué)依據(jù)，沖突檢測(cè)能夠識(shí)別潛在的調(diào)度問(wèn)題，基于調(diào)度沖突數(shù)據(jù)對(duì)路線規(guī)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，生成的調(diào)整調(diào)度路線為確保運(yùn)輸過(guò)程的順暢與高效提供了保障，調(diào)度方案的制定結(jié)合調(diào)整調(diào)度路線，最終形成的車(chē)輛調(diào)度方案為實(shí)現(xiàn)運(yùn)力優(yōu)化與高效管理提供了系統(tǒng)化解決方案。

57、優(yōu)選地，步驟s53包括以下步驟：

58、對(duì)現(xiàn)有運(yùn)力分布數(shù)據(jù)及區(qū)域需求數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)齊處理，得到對(duì)齊基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；

59、對(duì)對(duì)齊基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域匹配計(jì)算，得到區(qū)域匹配數(shù)據(jù)；

60、基于區(qū)域匹配數(shù)據(jù)對(duì)對(duì)齊基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間匹配計(jì)算，得到時(shí)間匹配數(shù)據(jù)；

61、基于時(shí)間匹配數(shù)據(jù)對(duì)對(duì)齊基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行容量匹配計(jì)算，生成容量匹配數(shù)據(jù)；

62、根據(jù)容量匹配數(shù)據(jù)對(duì)對(duì)齊基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配度計(jì)算，生成匹配度數(shù)據(jù)；

63、對(duì)匹配度數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值切分，得到閾值分類(lèi)數(shù)據(jù)；

64、基于閾值分類(lèi)數(shù)據(jù)對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集及模擬按需調(diào)度數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)力差異識(shí)別，得到差異程度數(shù)據(jù)；

65、對(duì)差異程度數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，生成運(yùn)力差異數(shù)據(jù)。

66、本發(fā)明通過(guò)對(duì)現(xiàn)有運(yùn)力分布數(shù)據(jù)及區(qū)域需求數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)齊處理，生成的對(duì)齊基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為后續(xù)分析提供了統(tǒng)一的參照框架，確保了不同數(shù)據(jù)源之間的一致性與可比性，對(duì)對(duì)齊基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域匹配計(jì)算，得到的區(qū)域匹配數(shù)據(jù)為識(shí)別各區(qū)域內(nèi)資源配置的有效性提供了依據(jù)，支持對(duì)特定區(qū)域內(nèi)運(yùn)力與需求的動(dòng)態(tài)分析，基于區(qū)域匹配數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間匹配計(jì)算，生成的時(shí)間匹配數(shù)據(jù)為分析運(yùn)力與需求的時(shí)間特征提供了支持，確保了對(duì)運(yùn)輸需求波動(dòng)的及時(shí)捕捉，基于時(shí)間匹配數(shù)據(jù)對(duì)對(duì)齊基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行容量匹配計(jì)算，生成的容量匹配數(shù)據(jù)為評(píng)估各區(qū)域運(yùn)力利用效率提供了依據(jù)，能夠識(shí)別運(yùn)力不足或過(guò)剩的區(qū)域，根據(jù)容量匹配數(shù)據(jù)對(duì)對(duì)齊基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配度計(jì)算，生成的匹配度數(shù)據(jù)為評(píng)估運(yùn)力與需求之間的匹配程度提供了量化依據(jù)，支持對(duì)調(diào)度策略的優(yōu)化與調(diào)整，對(duì)匹配度數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值切分，得到的閾值分類(lèi)數(shù)據(jù)為后續(xù)運(yùn)力差異識(shí)別提供了明確的標(biāo)準(zhǔn)，基于閾值分類(lèi)數(shù)據(jù)對(duì)車(chē)輛綜合時(shí)序特征集及模擬按需調(diào)度數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)力差異識(shí)別，對(duì)差異程度數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，生成的運(yùn)力差異數(shù)據(jù)為全面評(píng)估當(dāng)前運(yùn)輸能力與需求之間的關(guān)系提供了基礎(chǔ)，促進(jìn)了調(diào)度決策的精準(zhǔn)性與科學(xué)性，提升了整體物流管理的效率與靈活性。

67、優(yōu)選地，步驟s55包括以下步驟：

68、對(duì)調(diào)度沖突數(shù)據(jù)進(jìn)行沖突路段識(shí)別，得到?jīng)_突路段數(shù)據(jù)；根據(jù)沖突路段數(shù)據(jù)對(duì)路線規(guī)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行代替路線檢索，生成替代路線數(shù)據(jù)；

69、對(duì)代替路線數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間窗口分配，得到時(shí)間分配數(shù)據(jù)；基于時(shí)間分配數(shù)據(jù)對(duì)路線規(guī)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行路線重組，生成調(diào)整調(diào)度路線；

70、對(duì)調(diào)整調(diào)度路線進(jìn)行車(chē)輛分配計(jì)劃，得到車(chē)輛分配數(shù)據(jù)；

71、基于時(shí)間分配數(shù)據(jù)對(duì)車(chē)輛分配數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)度方案制定，生成車(chē)輛調(diào)度方案。

72、本發(fā)明通過(guò)對(duì)調(diào)度沖突數(shù)據(jù)進(jìn)行沖突路段識(shí)別，生成的沖突路段數(shù)據(jù)為識(shí)別潛在的運(yùn)輸障礙提供了基礎(chǔ)，能夠明確影響車(chē)輛行駛的具體區(qū)域，支持后續(xù)的路線優(yōu)化與調(diào)整，根據(jù)沖突路段數(shù)據(jù)對(duì)路線規(guī)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行代替路線檢索，生成的替代路線數(shù)據(jù)為解決沖突提供了多樣化的選擇，確保了在突發(fā)情況下的靈活應(yīng)對(duì)能力，減少了運(yùn)輸延誤的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)代替路線數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間窗口分配，得到的時(shí)間分配數(shù)據(jù)為每條替代路線的行駛時(shí)間提供了科學(xué)依據(jù)，確保了運(yùn)輸計(jì)劃的合理性與可行性，促進(jìn)了整體調(diào)度效率的提升，基于時(shí)間分配數(shù)據(jù)對(duì)路線規(guī)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行路線重組，生成的調(diào)整調(diào)度路線為優(yōu)化車(chē)輛行駛路徑提供了明確的指導(dǎo)，能夠有效減少行駛時(shí)間與成本，提高了運(yùn)輸效率，對(duì)調(diào)整調(diào)度路線進(jìn)行車(chē)輛分配計(jì)劃，得到的車(chē)輛分配數(shù)據(jù)為確保資源的合理利用提供了依據(jù)，能夠根據(jù)實(shí)際需求合理配置車(chē)輛資源，提升了服務(wù)的靈活性與有效性，基于時(shí)間分配數(shù)據(jù)對(duì)車(chē)輛分配數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)度方案制定，生成的車(chē)輛調(diào)度方案為實(shí)現(xiàn)運(yùn)力優(yōu)化與高效管理提供了系統(tǒng)化解決方案，增強(qiáng)了物流平臺(tái)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的適應(yīng)能力與響應(yīng)速度。