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龙图腾网获悉连云港新苏港码头有限公司申请的专利一种基于物联网的港口货物智能调度系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120875499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511408778.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于物联网的港口货物智能调度系统及方法是由杜高振;张敏;江东彬;梁中玮;李元旺;尹旭;吉纬宇;周冉设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的港口货物智能调度系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物联网的港口货物智能调度系统及方法，涉及港口物流智能调度技术领域，本发明通过构建实时感知、智能分析、动态决策、精准执行、闭环反馈的全链条联动机制，实现港口调度策略的动态自适应调整，系统可根据核心作业区拥堵指数和船舶潮汐预测，自动扩展或收缩堆场缓冲区边界，并同步调整AGV和场桥调度规则，在高峰潮汐期，AGV优先保障核心区货物的快速中转，避免因长距离运输造成效率损耗，低谷回流期则主动将弹性存储区货物预迁至核心预备区，为后续作业高峰提前布局，这种动态调度模式能够有效应对港口作业量的剧烈波动，使各作业环节始终保持高效协同，大幅提升港口在复杂作业环境下的适应性和响应能力。

本发明授权一种基于物联网的港口货物智能调度系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的港口货物智能调度系统，其特征在于，该系统的组成包括：物联网感知模块、智能分析模块、动态决策模块、潮汐调度执行模块、执行反馈模块； 所述物联网感知模块，用于实时采集堆场多源数据，包括集装箱位置和类型、场桥工作状态、AGV位置及负载、船舶到离港计划，并将数据同步至智能分析模块； 所述智能分析模块，基于物联网感知模块输入的数据，计算作业区实时拥堵指数，并预测作业潮汐高峰时段，输出结果至动态决策模块； 所述智能分析模块对接收的数据进行预处理，剔除异常数据后，计算核心作业区拥堵指数：，其中，为核心作业区拥堵指数，取值范围[0，1]，为集装箱密度系数且，为作业区当前集装箱实际数量，为作业区集装箱数量安全阈值，为集装箱实际占用面积，为核心作业区总面积，为AGV饱和度系数且，为作业区当前AGV运行数量，为核心作业区AGV最大承载数量，为第辆AGV的当前负载率，为AGV额定负载上限，为场桥负载系数且，为核心作业区场桥数量，为第座场桥的当前负载重量，为场桥额定负载重量，为场桥繁忙作业时间，为统计周期总时间，为权重系数，满足，为集装箱密度权重，取值范围[0.4，0.6]，为AGV饱和度权重，取值范围[0.2，0.3]，为场桥负载权重，取值范围[0.2，0.3]； 所述智能分析模块基于LSTM神经网络构建作业潮汐高峰预测模型，结合历史船舶到离港数据、气象水文数据和实时交通流数据，预测1-6小时作业潮汐高峰时段，其预测过程为： 实时数据获取：实时获取当前时刻前24小时的船舶到离港数据、气象水文数据、交通流数据，将原始数据进行归一化处理，使其数值分布在0-1之间； 数据划分：将处理后的数据划分为训练集和测试集，其中训练集用于模型训练，测试集用于评估模型性能； 输入模型预测：将预处理后的数据序列输入LSTM神经网络，根据学习到的时间序列特征和规律，计算并输出6小时内每个时刻出现作业潮汐高峰的概率值，形成概率序列； 概率阈值判断：设定概率阈值为0.7，将模型输出的每个时刻的概率值与阈值进行比较，当时刻的概率值大于0.7时，判定该时刻为作业潮汐高峰时段，反之，则判定为非高峰时段，向动态决策模块发送高峰预警信号； 动态更新预测：重复上述数据获取、划分和预测过程，实时更新对未来作业潮汐高峰的预测； 所述动态决策模块，根据智能分析模块输出的拥堵指数及潮汐预测结果，动态调整堆场虚拟分区边界，并绑定生成对应的潮汐调度规则； 所述潮汐调度执行模块，接收动态决策模块下发的分区边界及调度指令，生成场桥AGV动态任务包并分发至装卸设备执行； 所述执行反馈模块，实时采集场桥AGV执行后的堆场占用状态变化数据，反馈至物联网感知模块，触发新一轮分区与调度策略联动调整。

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