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文檔簡介
1、物流是一個國家工業(yè)運轉(zhuǎn)的重要基礎之一。無論是實現(xiàn)物流配送相關環(huán)節(jié)高效地相互協(xié)調(diào),還是降低貨物庫存積壓的時間,都離不開對物流在途時間的準確掌控。因此,建立高效的物流管理機制需要準確的物流在途時間預測。目前學術界專門針對物流在途時間預測的相關研究比較少。雖然大多數(shù)現(xiàn)有行程預測模型的研究目的和應用場景與物流在途時間預測的研究目的和應用場景存在一定的差異,但是行程時間預測和物流在途時間預測仍然具有諸多相似之處,因此現(xiàn)有行程時間預測的方法和理論對
2、研究物流在途時間預測有許多值得借鑒的地方。本文以行程時間預測相關理論、算法及模型為基礎來對物流在途時間預測進行研究。具體研究內(nèi)容如下:
(1)對物流在途時間預測和行程時間預測的研究場景進行分析和比較,并對當前國內(nèi)外行程時間預測相關理論和模型的現(xiàn)狀進行研究。
(2)使用車載定位設備和相關網(wǎng)絡技術對配送車輛在運輸線路中的行駛狀態(tài)進行跟蹤和記錄,并針對原始數(shù)據(jù)中存在的數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)缺失及異常數(shù)據(jù)等問題,對原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清
3、洗。
(3)提出一種運輸車輛行駛狀態(tài)矩陣模型VDSM。通過有效的結(jié)合矩陣的空間結(jié)構特征與物流運輸車輛行駛狀態(tài)的時空相關性,該模型能夠直觀的同時從時間維度和空間維度對物流運輸車輛在線路中的行駛狀態(tài)進行建模。在運輸車輛行駛狀態(tài)矩陣VDSM的基礎上,提出一種基于VDSM的物流在途時間預測模型。并在實驗部分將該算法模型與多個現(xiàn)有的行程時間預測模型進行對比,實驗結(jié)果表明該算法模型預測效果不僅能與現(xiàn)有的模型相媲美,且在部分線路中其預測效果
4、明顯優(yōu)于其他模型,因此該模型可以有效的對物流在途時間進行預測。
(4)提出一種基于VDSM的物流在途時間預測模型和長短期記憶網(wǎng)絡模型的物流在途時間預測組合模型VDSM-LSTM,并通過真實數(shù)據(jù)的將該組合模型與標準長短期記憶網(wǎng)絡模型、指數(shù)平滑模型和自回歸積分滑動平均模型進行對比預測。實驗結(jié)果表明,與單一的模型相比本文提出的組合預測模型的預測誤差更小而且模型的穩(wěn)定性更高。
(5)本文通過分析現(xiàn)有行程時間預測模型的研究場景
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