[發明專利]一種城市短途物流單目標配送時間模糊預測方法及系統

有效

• 申請號: 201410077956.1
• 申請日: 2014-03-05
• 公開（公告）號: CN103794053A
• 公開（公告）日: 2014-05-14
• 發明（設計）人: 劉普合;王勇;羅杰含;段月永;王雅靜
• 申請（專利權）人: 中商商業發展規劃院有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06Q10/04;G06Q50/28
• 代理公司: 北京國林貿知識產權代理有限公司 11001
• 代理人: 李桂玲;杜國慶

1.一種城市短途物流單目標配送時間模糊預測方法，其特征在于，所述方法包括：

第一步：根據實際的物流配送確定物流路線，將所述物流路線劃分為多個獨立的路段；?

第二步：通過GPS定位系統實時的采集配送車在物流路線中各路段的

通過時間；

第三步：將所采集的各路段通過時間值按照時間順序生成各獨立路段標識，所述標識至少分為四段，第一段為區域代碼、第二段為路段代碼、第三段為時間窗口代碼、第四段為路段通過時間值，其中，時間窗口代碼順序包括日期代碼、時間代碼；

第四步：所述物流路線中生成的各獨立路段標識分別作為所述物流路線中的一個樣本存入樣本庫中；

第五步：選取一個時間周期，產生單目標配送時間模糊預測結果：

a.首先確定所述時間周期內所述物流路線中的各獨立路段的時間模糊預測結果；

a1.讀取樣本庫中所選取時間周期內物流路線對應所設定時間周期內存儲的各獨立路段樣本；

a2.當所述物流路線的各獨立路段樣本分別為一個，則各獨立路段的時間模糊預測值直接采用該路段通過時間值；

a3.當在所選取時間周期內，所述物流路線的獨立路段樣本分別為兩個，則獨立路段的時間模糊預測值采用兩次路段通過時間值的平均值；

a4.當在所設定時間周期內，所述物流路線的獨立路段樣本分別為三個或三個以上時，則獨立路段的時間模糊預測值由公式t=（t樂觀+t悲觀+t最可能×4）/6獲得，其中，t樂觀為最少行程時間、t悲觀為最多行程時間、t最可能為中間值或相同值最多的時間；

b.由公式T????????????????????????????????????????????????產生單目標配送時間模糊預測結果，其中n=所述物流路線中的全部獨立路段數，t=獨立路段的時間模糊預測值。

2.根據權利要求1所述的一種城市短途物流單目標配送時間模糊預測方法，其特征在于，所述方法進一步是：當所述物流路線中個別獨立路段為空白路段時，采用交管局發布的路段平均車速計算該路段通過時間值或通過實地勘測得到該路段通過時間值補齊樣本空間。

3.根據權利要求1所述的一種城市短途物流單目標配送時間模糊預測方法，

其特征在于，所述選取的時間周期為春或夏或秋或冬時間周期，其最長時間周期不超過180天。

4.根據權利要求1或2或3所述的一種城市短途物流單目標配送時間模糊

預測方法，其特征在于，當在選取的時間周期內所述物流路線的獨立路段樣本超出30個時，選取所有時間樣本中方差最小的30個樣本數值。

5.一種城市短途物流單目標配送時間模糊預測系統，其特征在于，所述系

統包括：

一個服務器：所述服務器用于根據實際的物流配送確定不同的物流路線，將所述物流路線劃分為多個獨立的路段；

一個與服務器連接的數據采集器：所述數據采集器通過GPS定位系統實時的采集配送車在各不同的物流路線中各路段的通過時間；

一個在服務器中設置的標識處理裝置：所述標識處理裝置將所采集的各路段通過時間值按照時間順序生成各獨立路段標識，所述標識至少分為四段，第一段為物流路線區域代碼、第二段為路段代碼、第三段為時間窗口代碼、第四段為路段通過時間值，其中，時間窗口代碼順序包括日期代碼、時間代碼、固定的節假日代碼和固定的春、夏、秋、冬季節代碼；

一個與服務器連接的樣本庫服務器：所述樣本庫服務器用于將所述物流路線中生成的各獨立路段標識分別作為所述物流路線中的樣本存入樣本庫中；

一個在服務器中設置的預測結果處理裝置，所述預測結果處理裝置產生單目標配送時間模糊預測結果。

6.根據權利要求5所述的一種城市短途物流單目標配送時間模糊預測系統，其特征在于，所述系統還包括一個補充處理裝置：所述補充處理裝置處理當所述物流路線中個別獨立路段為空白路段時，采用交管局發布的路段平均車速計算該路段通過時間值或通過實地勘測得到該路段通過時間值補齊樣本空間。

7.根據權利要求5所述的一種城市短途物流單目標配送時間模糊預測系統，其特征在于，所述標識處理裝置中時間窗口代碼所選取的時間周期為春或夏或秋或冬時間周期，其最長時間周期不超過180天。

8.根據權利要求5所述的一種城市短途物流單目標配送時間模糊預測系統，其特征在于，所述預測結果處理裝置中當在選取的時間周期內所述物流路線的獨立路段樣本超出30個時，選取所有時間樣本中方差最小的30個樣本數值。