【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及智能化物流，具體涉及一種智能化物流應(yīng)急風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、智能化物流應(yīng)急風(fēng)險預(yù)警是指利用先進(jìn)的智能技術(shù)對物流過程中的潛在風(fēng)險進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測、分析和預(yù)警。通過整合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)手段，系統(tǒng)能夠自動收集和處理與物流環(huán)節(jié)相關(guān)的海量信息，如交通狀況、天氣變化、供應(yīng)鏈中斷等，從而提前識別可能影響物流運(yùn)作的風(fēng)險，并及時發(fā)出警報。系統(tǒng)的目的是在突發(fā)事件(如自然災(zāi)害、交通事故、供應(yīng)鏈故障等)發(fā)生前，提前為物流企業(yè)提供風(fēng)險預(yù)警，從而幫助其做出快速響應(yīng)，調(diào)整運(yùn)輸計劃、重新分配資源或選擇備用路線。這種智能化的應(yīng)急管理機(jī)制不僅提高了物流系統(tǒng)的整體效率，還有效降低了突發(fā)事件對供應(yīng)鏈的影響。然而，如果核心的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或人工智能算法發(fā)生故障，整個物流預(yù)警系統(tǒng)可能出現(xiàn)崩潰或誤報。例如，傳感器故障或網(wǎng)絡(luò)連接中斷可能導(dǎo)致關(guān)鍵數(shù)據(jù)無法及時傳輸，導(dǎo)致企業(yè)無法在危急時刻作出準(zhǔn)確判斷，錯失應(yīng)對風(fēng)險的最佳時機(jī)。且可能降低人工應(yīng)急能力，使企業(yè)在技術(shù)失效時更加脆弱。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的是提供一種智能化物流應(yīng)急風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，以解決
技術(shù)介紹
中不足。
2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：一種智能化物流應(yīng)急風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊，綜合分析模塊以及預(yù)測預(yù)警模塊；
3、數(shù)據(jù)采集模塊：在物流鏈的各個節(jié)點(diǎn)部署物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，實(shí)時監(jiān)控物流環(huán)節(jié)中的數(shù)據(jù)，并通過無線通信技術(shù)將其傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心；
4、數(shù)據(jù)分析模塊：將物流環(huán)節(jié)中的實(shí)時數(shù)據(jù)
5、綜合分析模塊：對物流環(huán)節(jié)中的實(shí)時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的差異情況以及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的性能穩(wěn)定性進(jìn)行綜合分析，確定系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性；
6、預(yù)測預(yù)警模塊：當(dāng)系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性低時，對固定時間段內(nèi)系統(tǒng)決策的風(fēng)險性進(jìn)行提前預(yù)測預(yù)警，當(dāng)系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性高時，自動執(zhí)行預(yù)警決策。
7、優(yōu)選的，數(shù)據(jù)分析模塊中，根據(jù)預(yù)設(shè)的對比維度，將實(shí)時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行逐項(xiàng)匹配，根據(jù)對比結(jié)果生成異常數(shù)據(jù)累積指數(shù)，確定實(shí)時數(shù)據(jù)的差異情況，則異常數(shù)據(jù)累積指數(shù)的獲取方法為：
8、獲取實(shí)時數(shù)據(jù)集中的第i個數(shù)據(jù)點(diǎn)在時間t的數(shù)值dt,i，以及歷史數(shù)據(jù)集中第i個數(shù)據(jù)點(diǎn)的參考值hi；設(shè)定固定時間區(qū)間t，獲取在時間區(qū)間t內(nèi)采集的總數(shù)據(jù)點(diǎn)個數(shù)n，計算第i個實(shí)時數(shù)據(jù)與其歷史參考值的差異δdt,i，計算表達(dá)式為：δdt,i＝|dt,i-hi|；將每個δdt,i與預(yù)設(shè)的閾值θ進(jìn)行對比，判斷該數(shù)據(jù)點(diǎn)是否異常：如果δdt,i>θ，則該數(shù)據(jù)點(diǎn)δdt,i被視為異常；對于每一個異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，應(yīng)用權(quán)重wi以反映不同類型數(shù)據(jù)的重要性，總異常值ai通過加權(quán)累積所有異常數(shù)據(jù)的差異值來計算，表達(dá)式為：ai＝wi·(δdt,i-θ)；在時間區(qū)間t內(nèi)，計算所有異常數(shù)據(jù)點(diǎn)的累積值，即計算異常數(shù)據(jù)累積指數(shù)at，表達(dá)式為：
9、優(yōu)選的，數(shù)據(jù)分析模塊中，根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在h時間段內(nèi)網(wǎng)絡(luò)連接的質(zhì)量變化情況生成信號強(qiáng)度偏差指數(shù)，確定物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的性能穩(wěn)定性，則信號強(qiáng)度偏差指數(shù)的獲取方法為：
10、在h時間段內(nèi)，采集物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的信號強(qiáng)度數(shù)據(jù)st，計算h時間段內(nèi)設(shè)備的信號強(qiáng)度均值公式為：其中，st是在時間點(diǎn)t上采集的信號強(qiáng)度，n是采集的總次數(shù)，計算每個時間點(diǎn)t的信號強(qiáng)度st與均值的差異δst，表示為：差異值用于衡量信號強(qiáng)度在每個時間點(diǎn)對于整體水平的波動幅度，獲取歷史數(shù)據(jù)中物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備正常工作狀態(tài)下信號強(qiáng)度波動標(biāo)準(zhǔn)范圍：smin～smax；若δst大于smax，信號強(qiáng)度偏差指數(shù)的計算表達(dá)式為：zx＝|δst-smax|；若δst小于smin，信號強(qiáng)度偏差指數(shù)的計算表達(dá)式為：zx＝|δst-smin|；式中，zx為信號強(qiáng)度偏差指數(shù)。
11、優(yōu)選的，綜合分析模塊中，對物流環(huán)節(jié)中的實(shí)時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的差異情況以及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的性能穩(wěn)定性進(jìn)行綜合分析，確定系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性；
12、將異常數(shù)據(jù)累積指數(shù)和信號強(qiáng)度偏差指數(shù)轉(zhuǎn)換為第一特征向量，將第一特征向量作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入，機(jī)器學(xué)習(xí)模型以每組第一特征向量預(yù)測系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性值標(biāo)簽為預(yù)測目標(biāo)，以最小化對所有系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性值標(biāo)簽的預(yù)測誤差之和作為訓(xùn)練目標(biāo)，對機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，直至預(yù)測誤差之和達(dá)到收斂時停止模型訓(xùn)練，根據(jù)模型輸出結(jié)果確定系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性值，其中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型為多項(xiàng)式回歸模型。
13、優(yōu)選的，將獲取到的系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性值與預(yù)先設(shè)置的準(zhǔn)確性值的參考閾值進(jìn)行比較，若系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性值大于等于準(zhǔn)確性值的參考閾值，則系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性高，此時生成準(zhǔn)確信號，并將其劃分為高準(zhǔn)確性決策依賴；若系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性值小于準(zhǔn)確性值的參考閾值，則系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性低，此時生成不準(zhǔn)確信號，并將其劃分為低準(zhǔn)確性決策依賴。
14、優(yōu)選的，預(yù)測預(yù)警模塊中，當(dāng)系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性低時，對固定時間段內(nèi)系統(tǒng)決策的風(fēng)險性進(jìn)行提前預(yù)測預(yù)警；
15、當(dāng)系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性低時，即在固定時間段內(nèi)生成的系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性值小于準(zhǔn)確性值的參考閾值，將后續(xù)固定時間段內(nèi)生成的小于準(zhǔn)確性值的參考閾值的系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性值進(jìn)行收集，將數(shù)據(jù)集合內(nèi)的準(zhǔn)確性值與準(zhǔn)確性值的參考閾值進(jìn)行對比分析，計算準(zhǔn)確性值的異常指數(shù)，即計算數(shù)據(jù)集合的標(biāo)準(zhǔn)差，預(yù)測系統(tǒng)決策的風(fēng)險性，并進(jìn)行提前預(yù)警。
16、優(yōu)選的，若計算得到的異常指數(shù)大于等于預(yù)先設(shè)置的異常指數(shù)的參考閾值，說明系統(tǒng)決策的風(fēng)險性高，此時生成預(yù)警信號；若計算得到的異常指數(shù)小于預(yù)先設(shè)置的異常指數(shù)的參考閾值，說明系統(tǒng)決策的風(fēng)險性低，此時不生成預(yù)警信號。
17、在上述技術(shù)方案中，本專利技術(shù)提供的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)：
18、1、本專利技術(shù)通過在物流鏈的各節(jié)點(diǎn)部署物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)時采集數(shù)據(jù)，并利用無線通信技術(shù)傳輸至數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)分析模塊通過對比實(shí)時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)，監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和性能穩(wěn)定性。綜合分析模塊基于數(shù)據(jù)差異和設(shè)備狀態(tài)，判斷系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時的決策依賴準(zhǔn)確性。預(yù)測預(yù)警模塊在決策準(zhǔn)確性低時提前預(yù)測風(fēng)險并生成預(yù)警，在準(zhǔn)確性高時自動執(zhí)行應(yīng)急決策，保障物流系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率。
19、2、本專利技術(shù)通過異常數(shù)據(jù)累積指數(shù)和信號強(qiáng)度偏差指數(shù)的分析，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測系統(tǒng)決策依賴的準(zhǔn)確性，能夠快速識別系統(tǒng)異常并提前預(yù)警，從而減少因設(shè)備故障或網(wǎng)絡(luò)中斷導(dǎo)致的誤報或系統(tǒng)崩潰。當(dāng)系統(tǒng)決策的風(fēng)險性高時，自動生成預(yù)警信號，確保及時應(yīng)對突發(fā)情況；當(dāng)風(fēng)險性低時，系統(tǒng)自動執(zhí)行決策，提升物流系統(tǒng)的應(yīng)急響應(yīng)能力，增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性和運(yùn)行穩(wěn)定性。
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1.一種智能化物流應(yīng)急風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊，綜合分析模塊以及預(yù)測預(yù)警模塊；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能化物流應(yīng)急風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：數(shù)據(jù)分析模塊中，根據(jù)預(yù)設(shè)的對比維度，將實(shí)時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行逐項(xiàng)匹配，根據(jù)對比結(jié)果生成異常數(shù)據(jù)累積指數(shù)，確定實(shí)時數(shù)據(jù)的差異情況，則異常數(shù)據(jù)累積指數(shù)的獲取方法為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種智能化物流應(yīng)急風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：數(shù)據(jù)分析模塊中，根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在H時間段內(nèi)網(wǎng)絡(luò)連接的質(zhì)量變化情況生成信號強(qiáng)度偏差指數(shù)，確定物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的性能穩(wěn)定性，則信號強(qiáng)度偏差指數(shù)的獲取方法為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種智能化物流應(yīng)急風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：綜合分析模塊中，對物流環(huán)節(jié)中的實(shí)時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的差異情況以及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的性能穩(wěn)定性進(jìn)行綜合分析，確定系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性；
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種智能化物流應(yīng)急風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：將獲取到的系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性值與預(yù)先設(shè)置的準(zhǔn)確性值的參考閾值進(jìn)行比較，若系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能化物流應(yīng)急風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：預(yù)測預(yù)警模塊中，當(dāng)系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性低時，對固定時間段內(nèi)系統(tǒng)決策的風(fēng)險性進(jìn)行提前預(yù)測預(yù)警；
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種智能化物流應(yīng)急風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：若計算得到的異常指數(shù)大于等于預(yù)先設(shè)置的異常指數(shù)的參考閾值，說明系統(tǒng)決策的風(fēng)險性高，此時生成預(yù)警信號；若計算得到的異常指數(shù)小于預(yù)先設(shè)置的異常指數(shù)的參考閾值，說明系統(tǒng)決策的風(fēng)險性低，此時不生成預(yù)警信號。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種智能化物流應(yīng)急風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊，綜合分析模塊以及預(yù)測預(yù)警模塊；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能化物流應(yīng)急風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：數(shù)據(jù)分析模塊中，根據(jù)預(yù)設(shè)的對比維度，將實(shí)時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行逐項(xiàng)匹配，根據(jù)對比結(jié)果生成異常數(shù)據(jù)累積指數(shù)，確定實(shí)時數(shù)據(jù)的差異情況，則異常數(shù)據(jù)累積指數(shù)的獲取方法為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種智能化物流應(yīng)急風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：數(shù)據(jù)分析模塊中，根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在h時間段內(nèi)網(wǎng)絡(luò)連接的質(zhì)量變化情況生成信號強(qiáng)度偏差指數(shù)，確定物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的性能穩(wěn)定性，則信號強(qiáng)度偏差指數(shù)的獲取方法為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種智能化物流應(yīng)急風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：綜合分析模塊中，對物流環(huán)節(jié)中的實(shí)時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的差異情況以及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的性能穩(wěn)定性進(jìn)行綜合分析，確定系統(tǒng)應(yīng)對突發(fā)情況時決策依賴的準(zhǔn)確性；
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種智能化物流應(yīng)急風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，其...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：桑曉明，劉鴻宇，喬鵬亮，黃鵬，李文豪，朱靖，
申請(專利權(quán))人：廣州工商學(xué)院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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