CN117094632A - 一种塑料母粒运输管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及货运管理方法技术领域，具体为一种塑料母粒运输管理方法及系统，包括以下步骤：基于塑料母粒的属性和货车容量，采用背包问题算法进行货物装载规划，生成初步装载方案。本发明中，通过背包问题算法的应用，能够实现对货物装载的优化，提升货车的装载效率并减少了运输成本，通过深度学习模型的实时交通预测以及遗传算法进行的货车路线规划，提高了运输速度与准确性，在运输过程中，物联网技术和深度神经网络用于实时监控货物状态，提早预知并警告任何可能的不良运输环境，增强了运输过程的安全性，区块链技术的应用确保了运输数据的透明度和不可篡改性，增强了多方之间的信任，同时有效地减少了因数据差错导致的纠纷。
Description
技术领域
本发明涉及货运管理方法技术领域，尤其涉及一种塑料母粒运输管理方法及系统。
背景技术
货运管理技术领域是研究和应用方法，以有效、高效地管理货物的物流和运输。这包括货物的装载、卸载、储存、运输、跟踪、计划和管理，以确保货物按时送达，同时最小化成本和资源浪费。
塑料母粒是塑料制品的基础原材料，通常以颗粒状形式运输。塑料母粒运输管理方法旨在有效管理和控制塑料母粒的运输，以确保其安全、高效、准时地送达到目的地。这个过程包括装载、运输、卸载和跟踪塑料母粒，通常涉及不同的交通运输方式，如卡车、铁路、船舶和航空等。该管理方法的主要目的是优化塑料母粒的物流，以降低成本、提高效率、准时交付和降低风险。为了达成这些目标，塑料母粒运输管理方法通常采用路线规划、实时跟踪、库存管理、运输优化和风险管理等手段，以确保塑料母粒在全球供应链中安全到达目的地，支持生产和客户需求。
在现有的塑料母粒运输方法中，通常可能较为依赖于人工经验而非精确算法，这在一定程度上限制了装载和运输过程的优化空间。例如，装载规划可能无法达到最优，导致运输的资源浪费和成本增加。又如，在无深度学习模型和物联网技术支持的实时监控与预测中，运输过程易受到不可预知的交通情况和运输环境的影响，进而可能造成货物的延误或损坏。在信息记录方面，传统方法依赖于中心化的数据管理，这不仅容易出现数据一致性问题，也在一定程度上增加了数据被篡改或误操作的风险，导致运输管理过程中的信息安全性和准确性得不到充分保障。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种塑料母粒运输管理方法及系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种塑料母粒运输管理方法，包括以下步骤：
S1：基于塑料母粒的属性和货车容量，采用背包问题算法进行货物装载规划，生成初步装载方案；
S2：基于所述初步装载方案，采用深度学习模型进行实时交通预测，生成实时交通预测报告；
S3：结合所述实时交通预测报告，使用遗传算法进行货车路线规划，产生最佳货车路线规划；
S4：遵循所述最佳货车路线规划，在运输过程中，基于物联网技术和传感器数据，利用深度神经网络分析包括温度、湿度的实时状态，得到运输环境安全评估；
S5：根据所述运输环境安全评估，利用预警系统算法发现异常，并生成实时预警通知；
S6：货物送达后，基于区块链技术，利用Solidity语言记录运输数据和状态，形成交易完结记录。
作为本发明的进一步方案，基于塑料母粒的属性和货车容量，采用背包问题算法进行货物装载规划，生成初步装载方案的步骤具体为：
S101：基于塑料母粒的物理属性，采用数据预处理技术，进行数据清洗和归一化，生成处理后的塑料属性数据；
S102：基于货车的实际容量，采用数据量化技术，转化为装载单位，得到量化后的货车容量数据；
S103：结合所述处理后的塑料属性数据与量化后的货车容量数据，采用背包问题算法，模拟货物装载，生成模拟装载数据；
S104：基于所述模拟装载数据，采用优化技术，微调装载方案，生成初步装载方案。
作为本发明的进一步方案，基于所述初步装载方案，采用深度学习模型进行实时交通预测，生成实时交通预测报告的步骤具体为：
S201：基于地图API数据，采用数据爬取技术，获取实时交通情况，得到实时交通数据；
S202：基于所述实时交通数据，采用数据预处理技术，清洗和归一化数据，生成处理后的交通数据；
S203：结合所述处理后的交通数据，采用深度学习模型，进行交通流量预测，获取预测交通流量数据；
S204：基于所述预测交通流量数据与初步装载方案，采用交通分析技术，评估交通影响，生成实时交通预测报告。
作为本发明的进一步方案，结合所述实时交通预测报告，使用遗传算法进行货车路线规划，产生最佳货车路线规划的步骤具体为：
S301：基于所述实时交通预测报告，采用数据分析技术，确定交通热点和拥堵区域，得到交通热点数据；
S302：结合所述交通热点数据与地图API，采用路线生成技术，构建可选路线集，生成初步路线建议集；
S303：基于所述初步路线建议集，采用遗传算法，评估路线适应性，得到适应性评分数据；
S304：结合所述适应性评分数据，采用最优化选择技术，筛选最佳路线，产生最佳货车路线规划。
作为本发明的进一步方案，遵循所述最佳货车路线规划，在运输过程中，基于物联网技术和传感器数据，利用深度神经网络分析包括温度、湿度的实时状态，得到运输环境安全评估的步骤具体为：
S401：基于物联网技术，采用传感器采集技术，进行数据收集，生成实时温湿度数据集；
S402：基于所述实时温湿度数据集，采用数据归一化和去噪方法，进行数据预处理，得到处理后的温湿度数据；
S403：基于所述处理后的温湿度数据，采用深度神经网络算法，进行模型训练，得到温湿度分析模型；
S404：基于所述温湿度分析模型，采用实时分析技术，进行数据监测，生成运输环境安全评估。
作为本发明的进一步方案，根据所述运输环境安全评估，利用预警系统算法发现异常，并生成实时预警通知的步骤具体为：
S501：基于所述运输环境安全评估，采用孤立森林算法，进行异常检测，获取异常数据报告；
S502：基于所述异常数据报告，采用风险评估技术，进行风险识别，生成风险因素列表；
S503：基于所述风险因素列表，采用预警系统算法，进行风险分级，得到风险等级报告；
S504：基于所述风险等级报告，采用通知生成技术，进行预警通知生成，生成实时预警通知。
作为本发明的进一步方案，货物送达后，基于区块链技术，利用Solidity语言记录运输数据和状态，形成交易完结记录的步骤具体为：
S601：基于物联网技术，采用数据采集技术，进行货物数据收集，得到完整的运输数据记录；
S602：基于所述完整的运输数据记录，采用固态语言设计技术，进行合约结构设计，生成货物运输合约模板；
S603：基于所述货物运输合约模板，采用区块链编码技术，进行数据编码，得到编码后的区块链数据；
S604：基于所述编码后的区块链数据，采用数据验证技术，进行数据验证和确认，形成交易完结记录。
一种塑料母粒运输管理系统，所述塑料母粒运输管理系统用于执行上述塑料母粒运输管理方法，所述系统包括塑料母粒装载规划模块、实时交通预测模块、货车路线规划模块、运输环境安全评估模块、实时预警通知模块、货物交易记录模块、物理属性处理模块。
作为本发明的进一步方案，所述塑料母粒装载规划模块基于货车容量和塑料母粒的物理属性，采用分配背包算法，进行装载规划，生成初步装载方案；
所述实时交通预测模块基于初步装载方案和实时交通数据，采用深度学习模型，进行交通状态预测和分析，生成实时交通预测报告；
所述货车路线规划模块基于实时交通预测报告，采用遗传算法，进行优化的货车路线规划，得出最佳货车路线规划；
所述运输环境安全评估模块基于物联网技术的运输状态数据，采用深度神经网络，执行实时运输状态的安全评估，产出运输环境安全评估报告；所述实时预警通知模块基于运输环境安全评估报告，采用孤立森林算法，实施运输过程中的异常检测和风险评估，生成实时预警通知；
所述货物交易记录模块在货物送达后，基于区块链技术，采用Solidity语言，进行交易数据的编码和确认，从而形成交易完结记录；
所述物理属性处理模块基于输入的塑料母粒原始数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗和归一化，生成塑料属性数据。
作为本发明的进一步方案，所述塑料母粒装载规划模块包括第一数据预处理子模块、第一数据量化子模块、货物装载模拟子模块、装载方案优化子模块；
所述实时交通预测模块包括数据爬取子模块、第二数据预处理子模块、交通流量预测子模块、交通影响评估子模块；
所述货车路线规划模块包括数据分析子模块、路线生成子模块、路线适应性评估子模块、最优路线筛选子模块；
所述运输环境安全评估模块包括数据收集子模块、第三数据预处理子模块、模型训练子模块、实时数据分析子模块；
所述实时预警通知模块包括异常检测子模块、风险识别子模块、风险等级分级子模块、预警通知生成子模块；
所述货物交易记录模块包括数据采集子模块、合约结构设计子模块、数据编码子模块、数据验证确认子模块；
所述物理属性处理模块包括数据清洗子模块、数据归一化子模块、第二数据量化子模块。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过背包问题算法的应用，能够实现对货物装载的优化，提升货车的装载效率并减少了运输成本。通过深度学习模型的实时交通预测以及遗传算法进行的货车路线规划，减少了运输时的延误和不必要的消耗，提高了运输速度与准确性。在运输过程中，物联网技术和深度神经网络用于实时监控货物状态，提早预知并警告任何可能的不良运输环境，增强了运输过程的安全性。区块链技术的应用确保了运输数据的透明度和不可篡改性，增强了多方之间的信任，同时有效地减少了因数据差错导致的纠纷。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图；
图2为本发明的S1细化流程图；
图3为本发明的S2细化流程图；
图4为本发明的S3细化流程图；
图5为本发明的S4细化流程图；
图6为本发明的S5细化流程图；
图7为本发明的S6细化流程图；
图8为本发明的系统流程图；
图9为本发明的系统框架示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种塑料母粒运输管理方法，包括以下步骤：
S1：基于塑料母粒的属性和货车容量，采用背包问题算法进行货物装载规划，生成初步装载方案；
S2：基于初步装载方案，采用深度学习模型进行实时交通预测，生成实时交通预测报告；
S3：结合实时交通预测报告，使用遗传算法进行货车路线规划，产生最佳货车路线规划；
S4：遵循最佳货车路线规划，在运输过程中，基于物联网技术和传感器数据，利用深度神经网络分析包括温度、湿度的实时状态，得到运输环境安全评估；
S5：根据运输环境安全评估，利用预警系统算法发现异常，并生成实时预警通知；
S6：货物送达后，基于区块链技术，利用Solidity语言记录运输数据和状态，形成交易完结记录。
首先，运用背包问题算法为装载规划带来了科学性和系统性。在保证货物的完整性和货车的载重限制的前提下，为企业创造了最大的经济效益。这种初步装载方案不仅提高了装载效率，还有效地降低了运输成本和资源浪费，对生态环境和经济效益都有积极的影响。
接下来，实时交通预测的应用，使得运输过程中可以预知并规避交通堵塞、事故或其他不利因素。这种前瞻性的交通管理方式，不仅大大减少了货物途中的延误和损失，也确保了运输过程的流畅性，从而提高了货物交付的准时率，增强了客户满意度。
通过遗传算法的货车路线规划，确保了选择的路线是最优化的，既缩短了运输时间，又节省了燃料消耗。这样的智能路径规划，进一步提高了运输效率，同时对降低碳排放和环境保护也起到了积极作用。
物联网技术和传感器数据的运用，为运输过程中的环境安全评估提供了有力支持。实时监测温度、湿度等关键指标，可以确保塑料母粒的质量稳定性，避免因环境因素导致的货物损坏，确保货物的完好无损。
预警系统的应用则为运输过程中的突发事件提供了快速响应机制。一旦发现异常，可以立即进行干预，减少或消除潜在的损失和风险。这种实时预警功能，不仅提高了运输的安全性，还增强了对货物的信赖度。
最后，基于区块链技术的交易完结记录，为整个运输过程提供了透明、不可篡改的数据追踪和验证手段。这种技术的应用，增强了交易双方的信任度，同时也提高了整个运输行业的信誉和专业度。
请参阅图2，基于塑料母粒的属性和货车容量，采用背包问题算法进行货物装载规划，生成初步装载方案的步骤具体为：
S101：基于塑料母粒的物理属性，采用数据预处理技术，进行数据清洗和归一化，生成处理后的塑料属性数据；
S102：基于货车的实际容量，采用数据量化技术，转化为装载单位，得到量化后的货车容量数据；
S103：结合处理后的塑料属性数据与量化后的货车容量数据，采用背包问题算法，模拟货物装载，生成模拟装载数据；
S104：基于模拟装载数据，采用优化技术，微调装载方案，生成初步装载方案。
背包问题算法
记号说明：
（n）：塑料母粒的种类数量
（W）：货车的容量（以重量或体积为单位）
（w[i]）：第（i）种塑料母粒的重量或体积
（v[i]）：第（i）种塑料母粒的价值或优先级
（dp[i][j]）：前（i）种物品，面对容量（j）的最大价值
状态转移方程：
[dp[i][j]=\max（dp[i-1][j]，dp[i-1][j-w[i]]+v[i]）]
实例代码：
initialize dp[0...n][0...W] = 0
for i = 1 to n:
for j = 1 to W:
if j < w[i]:
dp[i][j] = dp[i-1][j]
else:
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])
return dp[n][W]实施步骤
数据预处理：对塑料母粒的物理属性进行清洗和归一化。
数据量化：量化货车的容量数据。
背包问题算法：使用上述代码，结合塑料母粒的属性数据和货车的量化容量数据，模拟货物的装载，生成模拟装载数据。
优化装载方案：根据模拟装载数据，可以进一步采用其他优化算法（如遗传算法、模拟退火等）对装载方案进行微调。
请参阅图3，基于初步装载方案，采用深度学习模型进行实时交通预测，生成实时交通预测报告的步骤具体为：
S201：基于地图API数据，采用数据爬取技术，获取实时交通情况，得到实时交通数据；
S202：基于实时交通数据，采用数据预处理技术，清洗和归一化数据，生成处理后的交通数据；
S203：结合处理后的交通数据，采用深度学习模型，进行交通流量预测，获取预测交通流量数据；
S204：基于预测交通流量数据与初步装载方案，采用交通分析技术，评估交通影响，生成实时交通预测报告。
S201中，执行实时交通数据获取
选择合适的地图API：例如Google Maps API， Baidu Maps API， AMap API等。
数据爬取：根据API的文档，使用HTTP请求方法获取交通数据。
import requests
api_url = "https://api.example.com/traffic_data"
response = requests.get(api_url)
traffic_data_raw = response.json()
S202中，执行数据预处理
缺失值处理：将缺失的数据填充或删除。
数据归一化：将各种交通数据转化为一个统一的尺度。
[ x' = \frac{x - \text{min}（x）}{\text{max}（x） - \text{min}（x）} ]
其中，（ x' ） 是归一化后的数据，（ x ） 是原数据。
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
traffic_data_normalized = scaler.fit_transform(traffic_data_raw)
S203中，执行交通流量预测
选择模型：如LSTM，考虑到交通数据具有时间序列的特点。
训练模型：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2])))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mae', optimizer='adam')
model.fit(train_X, train_y, epochs=50, batch_size=72, validation_data=(test_X, test_y), verbose=2, shuffle=False)
预测交通流量：
predicted_traffic = model.predict(traffic_data_normalized)
S204中，执行交通预测报告生成
交通影响分析：结合预测数据和初步装载方案，分析可能的交通压力和延迟。
报告生成：将分析结果整理成报告，可以使用例如pandas和matplotlib来创建表格和图形。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({
'Actual Traffic': actual_traffic,
'Predicted Traffic': predicted_traffic
})
df.plot()
plt.title("Traffic Prediction Report")
plt.show()
请参阅图4，结合实时交通预测报告，使用遗传算法进行货车路线规划，产生最佳货车路线规划的步骤具体为：
S301：基于实时交通预测报告，采用数据分析技术，确定交通热点和拥堵区域，得到交通热点数据；
S302：结合交通热点数据与地图API，采用路线生成技术，构建可选路线集，生成初步路线建议集；
S303：基于初步路线建议集，采用遗传算法，评估路线适应性，得到适应性评分数据；
S304：结合适应性评分数据，采用最优化选择技术，筛选最佳路线，产生最佳货车路线规划。
S301中，执行交通热点识别
数据分析：利用实时交通预测报告，采用数据分析技术（如聚类或异常检测算法）来确定交通热点和拥堵区域。
from sklearn.cluster import KMeans
# 使用K均值聚类来识别交通热点
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(traffic_data)
hotspots = kmeans.cluster_centers_
S302中，执行路线生成
地图API调用：结合交通热点数据，调用地图API来获取可选路线。
import map_api
routes = map_api.get_routes(start_point, end_point, hotspots)
S303中，执行遗传算法评估
个体表示：定义货车路线作为遗传算法的个体，例如，路线可以表示为城市的顺序。
适应性函数：为每个个体计算适应性评分，这可以是路线的总长度、交通拥堵程度或其他成本度量。
def fitness(route):
# 计算路线的适应性评分
return route_length(route)
遗传算法操作：
# 初始化种群
population = initialize_population()
# 进化
for generation in range(max_generations):
# 计算适应性评分
fitness_scores = [fitness(route) for route in population]
# 选择父代
parents = select_parents(population, fitness_scores)
# 交叉和变异
offspring = crossover_and_mutate(parents)
# 替代
population = offspring
S304中，执行最佳路线选择
最佳路线筛选：从遗传算法的最终种群中选择适应性最高的路线作为最佳货车路线规划。
best_route = select_best_route(population, fitness_scores)
请参阅图5，遵循最佳货车路线规划，在运输过程中，基于物联网技术和传感器数据，利用深度神经网络分析包括温度、湿度的实时状态，得到运输环境安全评估的步骤具体为：
S401：基于物联网技术，采用传感器采集技术，进行数据收集，生成实时温湿度数据集；
S402：基于实时温湿度数据集，采用数据归一化和去噪方法，进行数据预处理，得到处理后的温湿度数据；
S403：基于处理后的温湿度数据，采用深度神经网络算法，进行模型训练，得到温湿度分析模型；
S404：基于温湿度分析模型，采用实时分析技术，进行数据监测，生成运输环境安全评估。
S401中，执行数据收集
物联网传感器部署：在货车内部部署温度和湿度传感器，通过物联网技术实时采集数据。
# 通过传感器采集温湿度数据
temperature_data, humidity_data = collect_sensor_data()
S402中，执行数据预处理
数据归一化：将温湿度数据归一化到合适的尺度，采用Min-Max归一化。
[ x' = \frac{x - \text{min}(x)}{\text{max}(x) - \text{min}(x)} ]
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
normalized_temperature_data = scaler.fit_transform(temperature_data)
normalized_humidity_data = scaler.fit_transform(humidity_data)
去噪处理：使用滤波器或平滑算法去除数据中的噪声。
from scipy.signal import medfilt
smoothed_temperature_data = medfilt(normalized_temperature_data,kernel_size=3)
smoothed_humidity_data = medfilt(normalized_humidity_data, kernel_size=3)
S403中，执行深度神经网络模型训练
选择模型：选择适合温湿度数据分析的深度神经网络模型，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
模型训练：使用采集的温湿度数据训练深度神经网络模型。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(time_steps, num_features)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
S404中，执行运输环境安全评估
实时数据监测：实时采集温湿度数据，并使用训练好的深度神经网络模型进行实时分析。
current_temperature, current_humidity = collect_current_data()
# 使用深度神经网络模型进行温湿度分析
predicted_safety = model.predict([current_temperature, current_humidity])
# 进行安全评估
if predicted_safety > threshold:
safety_assessment = "安全"
else:
safety_assessment = "不安全"
请参阅图6，根据运输环境安全评估，利用预警系统算法发现异常，并生成实时预警通知的步骤具体为：
S501：基于运输环境安全评估，采用孤立森林算法，进行异常检测，获取异常数据报告；
S502：基于异常数据报告，采用风险评估技术，进行风险识别，生成风险因素列表；
S503：基于风险因素列表，采用预警系统算法，进行风险分级，得到风险等级报告；
S504：基于风险等级报告，采用通知生成技术，进行预警通知生成，生成实时预警通知。
S501中，执行异常检测
采用孤立森林算法：使用孤立森林（Isolation Forest）算法进行异常检测，该算法适用于高维数据的异常检测。
from sklearn.ensemble import IsolationForest
# 使用孤立森林算法进行异常检测
model = IsolationForest(contamination=0.1) # contamination参数表示异常样本的比例
anomaly_scores = model.fit_predict(features)
获取异常数据报告：识别出的异常数据将被用于下一步的风险评估。
# 获取异常数据报告
anomalous_data = features[anomaly_scores == -1]
S502中，执行风险识别
采用风险评估技术：使用统计方法或机器学习算法对异常数据进行风险识别，生成风险因素列表。
# 使用其他算法进行风险评估，例如聚类、回归等
risk_factors = assess_risk(anomalous_data)
S503中，执行风险分级
采用预警系统算法：使用预警系统算法对风险因素进行分级，确定风险的严重程度。
# 使用预警系统算法进行风险分级，例如规则引擎、专家系统等
risk_levels = determine_risk_levels(risk_factors)
S504中，执行预警通知生成
生成实时预警通知：根据确定的风险等级，生成实时预警通知，可以是文本通知、邮件、短信等形式。
# 生成实时预警通知
for i, risk_level in enumerate(risk_levels):
if risk_level == '高':
send_alert("高风险警报：发现严重异常，请立即处理！", i)
elif risk_level == '中':
send_alert("中风险警报：发现异常情况，建议关注。", i)
else:
send_alert("低风险警报：发现轻微异常，可忽略。", i)
请参阅图7，货物送达后，基于区块链技术，利用Solidity语言记录运输数据和状态，形成交易完结记录的步骤具体为：
S601：基于物联网技术，采用数据采集技术，进行货物数据收集，得到完整的运输数据记录；
S602：基于完整的运输数据记录，采用固态语言设计技术，进行合约结构设计，生成货物运输合约模板；
S603：基于货物运输合约模板，采用区块链编码技术，进行数据编码，得到编码后的区块链数据；
S604：基于编码后的区块链数据，采用数据验证技术，进行数据验证和确认，形成交易完结记录。
S601中，执行数据采集
物联网数据收集：使用物联网技术，收集货物的相关数据，如位置、温度、湿度等。
整理数据：将采集到的数据整理成结构化的格式，以备后续记录和验证。
S602中，执行合约结构设计
Solidity 合约设计：使用 Solidity 语言设计智能合约，合约定义了货物运输的数据结构和交易规则。
// 定义货物运输合约
contract ShipmentContract {
address public sender; address public receiver;
uint public arrivalTimestamp;
string public status;
// 构造函数，初始化合同
constructor(address _receiver, uint _arrivalTimestamp) {
sender = msg.sender;
receiver = _receiver;
arrivalTimestamp = _arrivalTimestamp;
status = "InTransit";
}
// 更新货物状态
function updateStatus(string memory _newStatus) public {
require(msg.sender == sender || msg.sender == receiver, "Onlysender or receiver can update status");
status = _newStatus;
}
}
S603中，执行区块链数据编码
部署合约：将货物运输合约部署到区块链上，这将创建一个交易并在区块链上记录合同的初始状态。
调用合约方法：使用合约的方法来更新货物的状态。例如，可以使用合约的updateStatus 方法来更新货物状态。这些更新将在区块链上被记录下来，形成交易。
S604中，执行数据验证和确认
区块链数据验证：使用区块链浏览器或节点，验证在区块链上记录的交易和合同状态。这可以确保数据的不可篡改性和透明性。
确认交易完结：一旦货物到达目的地并且状态更新为 "Delivered" 等最终状态，确认货物运输交易的完成。这将作为交易完结记录。
请参阅图8，一种塑料母粒运输管理系统，塑料母粒运输管理系统用于执行上述塑料母粒运输管理方法，系统包括塑料母粒装载规划模块、实时交通预测模块、货车路线规划模块、运输环境安全评估模块、实时预警通知模块、货物交易记录模块、物理属性处理模块。
塑料母粒装载规划模块基于货车容量和塑料母粒的物理属性，采用分配背包算法，进行装载规划，生成初步装载方案；
实时交通预测模块基于初步装载方案和实时交通数据，采用深度学习模型，进行交通状态预测和分析，生成实时交通预测报告；
货车路线规划模块基于实时交通预测报告，采用遗传算法，进行优化的货车路线规划，得出最佳货车路线规划；
运输环境安全评估模块基于物联网技术的运输状态数据，采用深度神经网络，执行实时运输状态的安全评估，产出运输环境安全评估报告；
实时预警通知模块基于运输环境安全评估报告，采用孤立森林算法，实施运输过程中的异常检测和风险评估，生成实时预警通知；
货物交易记录模块在货物送达后，基于区块链技术，采用Solidity语言，进行交易数据的编码和确认，从而形成交易完结记录；
物理属性处理模块基于输入的塑料母粒原始数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗和归一化，生成塑料属性数据。
首先，塑料母粒装载规划模块利用分配背包算法和物理属性数据，实现了货车的最佳装载规划，提高了装载效率。其次，实时交通预测模块结合深度学习模型和实时交通数据，可准确分析和预测交通状况，有助于提高交货准时性。货车路线规划模块则基于实时交通信息，采用遗传算法，优化货车路线，降低运输成本和时间。运输环境安全评估模块利用物联网技术和深度神经网络，实时监测运输状态，提供安全评估报告，有助于减少事故风险。此外，实时预警通知模块通过孤立森林算法检测异常情况，进一步提高了运输的安全性。货物交易记录模块采用区块链技术，确保不可篡改的交易记录，提高了交易的透明度和可追溯性。最后，物理属性处理模块通过数据清洗和归一化，提高了数据质量，有助于更准确的决策制定。
请参阅图9，塑料母粒装载规划模块包括第一数据预处理子模块、第一数据量化子模块、货物装载模拟子模块、装载方案优化子模块；
实时交通预测模块包括数据爬取子模块、第二数据预处理子模块、交通流量预测子模块、交通影响评估子模块；
货车路线规划模块包括数据分析子模块、路线生成子模块、路线适应性评估子模块、最优路线筛选子模块；
运输环境安全评估模块包括数据收集子模块、第三数据预处理子模块、模型训练子模块、实时数据分析子模块；
实时预警通知模块包括异常检测子模块、风险识别子模块、风险等级分级子模块、预警通知生成子模块；
货物交易记录模块包括数据采集子模块、合约结构设计子模块、数据编码子模块、数据验证确认子模块；
物理属性处理模块包括数据清洗子模块、数据归一化子模块、第二数据量化子模块。
塑料母粒装载规划模块，其中的第一数据预处理子模块确保了数据的准确性和完整性，为接下来的步骤提供了坚实的基础。第一数据量化子模块使复杂的物理属性和运输需求转化为可处理的数字，从而简化了决策过程。货物装载模拟子模块通过数字模拟实现最佳的装载方案，从而最大化装载空间并降低运费。装载方案优化子模块确保在任何时刻都能提供最经济、最高效的装载方案。
实时交通预测模块通过数据爬取子模块从多个来源获取实时交通信息。第二数据预处理子模块进一步完善这些信息，确保其可靠性。交通流量预测子模块预测了未来可能的拥堵，从而有助于避免可能的延误。交通影响评估子模块对交通状况的实际影响进行量化分析，从而使决策更为明确。
货车路线规划模块开始于数据分析子模块，它评估各种路线的可能性。路线生成子模块提供了多种潜在的路线选择，而路线适应性评估子模块确定了哪些路线最适应当前的交通状况。最优路线筛选子模块确保始终选择时间和费用最低的路线。
运输环境安全评估模块的数据收集子模块确保了在整个运输过程中始终有足够的数据支持决策。第三数据预处理子模块和模型训练子模块共同努力，为实时数据分析子模块提供了准确的预测，确保了运输的安全性。
实时预警通知模块中，异常检测子模块实时监测运输过程中的任何偏差，风险识别子模块将其分类。风险等级分级子模块根据重要性进行排序，预警通知生成子模块确保关键信息及时传达到相关人员。
货物交易记录模块增加了整个过程的透明度和可靠性。数据采集子模块确保所有交易都被记录，合约结构设计子模块为交易制定规则。数据编码子模块和数据验证确认子模块共同确保交易的真实性和不可篡改性。
最后，物理属性处理模块中的数据清洗子模块确保数据的纯净，数据归一化子模块和第二数据量化子模块共同努力确保数据在整个系统中的一致性。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.一种塑料母粒运输管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于塑料母粒的属性和货车容量，采用背包问题算法进行货物装载规划，生成初步装载方案；
基于所述初步装载方案，采用深度学习模型进行实时交通预测，生成实时交通预测报告；
结合所述实时交通预测报告，使用遗传算法进行货车路线规划，产生最佳货车路线规划；
遵循所述最佳货车路线规划，在运输过程中，基于物联网技术和传感器数据，利用深度神经网络分析包括温度、湿度的实时状态，得到运输环境安全评估；
根据所述运输环境安全评估，利用预警系统算法发现异常，并生成实时预警通知；
货物送达后，基于区块链技术，利用Solidity语言记录运输数据和状态，形成交易完结记录。
2.根据权利要求1所述的塑料母粒运输管理方法，其特征在于，基于塑料母粒的属性和货车容量，采用背包问题算法进行货物装载规划，生成初步装载方案的步骤具体为：
基于塑料母粒的物理属性，采用数据预处理技术，进行数据清洗和归一化，生成处理后的塑料属性数据；
基于货车的实际容量，采用数据量化技术，转化为装载单位，得到量化后的货车容量数据；
结合所述处理后的塑料属性数据与量化后的货车容量数据，采用背包问题算法，模拟货物装载，生成模拟装载数据；
基于所述模拟装载数据，采用优化技术，微调装载方案，生成初步装载方案。
3.根据权利要求1所述的塑料母粒运输管理方法，其特征在于，基于所述初步装载方案，采用深度学习模型进行实时交通预测，生成实时交通预测报告的步骤具体为：
基于地图API数据，采用数据爬取技术，获取实时交通情况，得到实时交通数据；
基于所述实时交通数据，采用数据预处理技术，清洗和归一化数据，生成处理后的交通数据；
结合所述处理后的交通数据，采用深度学习模型，进行交通流量预测，获取预测交通流量数据；
基于所述预测交通流量数据与初步装载方案，采用交通分析技术，评估交通影响，生成实时交通预测报告。
4.根据权利要求1所述的塑料母粒运输管理方法，其特征在于，结合所述实时交通预测报告，使用遗传算法进行货车路线规划，产生最佳货车路线规划的步骤具体为：
基于所述实时交通预测报告，采用数据分析技术，确定交通热点和拥堵区域，得到交通热点数据；
结合所述交通热点数据与地图API，采用路线生成技术，构建可选路线集，生成初步路线建议集；
基于所述初步路线建议集，采用遗传算法，评估路线适应性，得到适应性评分数据；
结合所述适应性评分数据，采用最优化选择技术，筛选最佳路线，产生最佳货车路线规划。
5.根据权利要求1所述的塑料母粒运输管理方法，其特征在于，遵循所述最佳货车路线规划，在运输过程中，基于物联网技术和传感器数据，利用深度神经网络分析包括温度、湿度的实时状态，得到运输环境安全评估的步骤具体为：
基于物联网技术，采用传感器采集技术，进行数据收集，生成实时温湿度数据集；
基于所述实时温湿度数据集，采用数据归一化和去噪方法，进行数据预处理，得到处理后的温湿度数据；
基于所述处理后的温湿度数据，采用深度神经网络算法，进行模型训练，得到温湿度分析模型；
基于所述温湿度分析模型，采用实时分析技术，进行数据监测，生成运输环境安全评估。
6.根据权利要求1所述的塑料母粒运输管理方法，其特征在于，根据所述运输环境安全评估，利用预警系统算法发现异常，并生成实时预警通知的步骤具体为：
基于所述运输环境安全评估，采用孤立森林算法，进行异常检测，获取异常数据报告；
基于所述异常数据报告，采用风险评估技术，进行风险识别，生成风险因素列表；
基于所述风险因素列表，采用预警系统算法，进行风险分级，得到风险等级报告；
基于所述风险等级报告，采用通知生成技术，进行预警通知生成，生成实时预警通知。
7.根据权利要求1所述的塑料母粒运输管理方法，其特征在于，货物送达后，基于区块链技术，利用Solidity语言记录运输数据和状态，形成交易完结记录的步骤具体为：
基于物联网技术，采用数据采集技术，进行货物数据收集，得到完整的运输数据记录；
基于所述完整的运输数据记录，采用固态语言设计技术，进行合约结构设计，生成货物运输合约模板；
基于所述货物运输合约模板，采用区块链编码技术，进行数据编码，得到编码后的区块链数据；
基于所述编码后的区块链数据，采用数据验证技术，进行数据验证和确认，形成交易完结记录。
8.一种塑料母粒运输管理系统，其特征在于，所述塑料母粒运输管理系统用于执行权利要求1-7任一项所述的塑料母粒运输管理方法，所述系统包括塑料母粒装载规划模块、实时交通预测模块、货车路线规划模块、运输环境安全评估模块、实时预警通知模块、货物交易记录模块、物理属性处理模块。
9.根据权利要求8所述的塑料母粒运输管理系统，其特征在于，所述塑料母粒装载规划模块基于货车容量和塑料母粒的物理属性，采用分配背包算法，进行装载规划，生成初步装载方案；
所述实时交通预测模块基于初步装载方案和实时交通数据，采用深度学习模型，进行交通状态预测和分析，生成实时交通预测报告；
所述货车路线规划模块基于实时交通预测报告，采用遗传算法，进行优化的货车路线规划，得出最佳货车路线规划；
所述运输环境安全评估模块基于物联网技术的运输状态数据，采用深度神经网络，执行实时运输状态的安全评估，产出运输环境安全评估报告；
所述实时预警通知模块基于运输环境安全评估报告，采用孤立森林算法，实施运输过程中的异常检测和风险评估，生成实时预警通知；
所述货物交易记录模块在货物送达后，基于区块链技术，采用Solidity语言，进行交易数据的编码和确认，从而形成交易完结记录；
所述物理属性处理模块基于输入的塑料母粒原始数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗和归一化，生成塑料属性数据。
10.根据权利要求8所述的塑料母粒运输管理系统，其特征在于，所述塑料母粒装载规划模块包括第一数据预处理子模块、第一数据量化子模块、货物装载模拟子模块、装载方案优化子模块；
所述实时交通预测模块包括数据爬取子模块、第二数据预处理子模块、交通流量预测子模块、交通影响评估子模块；
所述货车路线规划模块包括数据分析子模块、路线生成子模块、路线适应性评估子模块、最优路线筛选子模块；
所述运输环境安全评估模块包括数据收集子模块、第三数据预处理子模块、模型训练子模块、实时数据分析子模块；
所述实时预警通知模块包括异常检测子模块、风险识别子模块、风险等级分级子模块、预警通知生成子模块；
所述货物交易记录模块包括数据采集子模块、合约结构设计子模块、数据编码子模块、数据验证确认子模块；
所述物理属性处理模块包括数据清洗子模块、数据归一化子模块、第二数据量化子模块。
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101718982A (zh) * | 2009-11-23 | 2010-06-02 | 周巍 | 装货、运输、卸货管控一体化系统及方法 |
| CN103544588A (zh) * | 2013-10-31 | 2014-01-29 | 深圳市华傲数据技术有限公司 | 一种物流货物智能装车的方法及系统 |
| CN111144808A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-05-12 | 贵州黔岸科技有限公司 | 用于建筑材料运输的任务统计管理系统及方法 |
| KR20200050867A (ko) * | 2018-11-02 | 2020-05-12 | 부산대학교 산학협력단 | 로로선 화물 최적 선적 계획 수립 방법 및 시스템 |
| CN116579619A (zh) * | 2023-07-13 | 2023-08-11 | 万联易达物流科技有限公司 | 一种货运运单的风控方法和系统 |
| CN116664029A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-08-29 | 上海东普信息科技有限公司 | 冷链干线与落地配整合方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116822769A (zh) * | 2023-06-29 | 2023-09-29 | 郑州轻工业大学 | 基于人工智能的智能交通路线优化系统 |
-
2023
- 2023-10-20 CN CN202311360234.2A patent/CN117094632A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101718982A (zh) * | 2009-11-23 | 2010-06-02 | 周巍 | 装货、运输、卸货管控一体化系统及方法 |
| CN103544588A (zh) * | 2013-10-31 | 2014-01-29 | 深圳市华傲数据技术有限公司 | 一种物流货物智能装车的方法及系统 |
| KR20200050867A (ko) * | 2018-11-02 | 2020-05-12 | 부산대학교 산학협력단 | 로로선 화물 최적 선적 계획 수립 방법 및 시스템 |
| CN111144808A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-05-12 | 贵州黔岸科技有限公司 | 用于建筑材料运输的任务统计管理系统及方法 |
| CN116664029A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-08-29 | 上海东普信息科技有限公司 | 冷链干线与落地配整合方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116822769A (zh) * | 2023-06-29 | 2023-09-29 | 郑州轻工业大学 | 基于人工智能的智能交通路线优化系统 |
| CN116579619A (zh) * | 2023-07-13 | 2023-08-11 | 万联易达物流科技有限公司 | 一种货运运单的风控方法和系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 马昌喜;何瑞春;熊瑞琦;: "基于双层规划的危险货物配送路径鲁棒优化", 交通运输工程学报, no. 05 * |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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