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申请/专利权人：北京鑫平物流有限公司;北京凯阔物流有限公司

摘要：本发明公开了一种快递物流运输的工业物联网管理系统以及方法，涉及物流管理技术领域，本发明在物流节点部署传感器和边缘计算设备，实时采集和处理数据，利用卡尔曼滤波器、DBSCAN算法和离散小波变换进行数据平滑、异常检测和压缩，显著提高数据质量和传输效率；通过时间戳对齐和加权平均法，将边缘计算设备上传的实时数据、历史数据和外部数据进行融合，采用卡尔曼滤波器提高数据精度；创建数字孪生模型，实时反映操作情况，利用卡尔曼滤波器进行数据分析和异常检测，并在数字孪生环境中进行物流操作和应急场景模拟，利用动态规划和线性规划算法进行路径优化和资源调度，提高物流操作效率和应急响应能力。

主权项：1.一种快递物流运输的工业物联网管理方法，其特征在于，包括：步骤1.物流数据采集，对物流节点，包括仓库、配送中心和运输车辆进行定位和物流数据采集，安装GPS、温湿度传感器、震动传感器；实时采集运输中数据，包括车辆位置、货物存储环境温度、湿度、货物运输中震动情况，通过传感器和物联网设备进行数据收集；在物流节点部署边缘计算设备，进行初步数据处理和分析；步骤2.数据整合，将采集到的物流数据存储在数据库中；将边缘计算设备上传的数据与历史数据和外部数据进行融合处理；步骤3.实时线路分析，为每一个物流节点和运输车辆创建对应数字孪生模型，用于反映实际操作情况；利用数字孪生模型进行实时数据分析，检测并预警运输过程中的异常情况，包括设备故障、路线偏离、环境变化；并在数字孪生环境中模拟物流操作和应急场景；步骤4.自适应物流网络优化，采用机器学习和人工智能算法，实时分析物流网络中车辆、仓库和人力资源的状态数据；根据分析结果动态调整车辆调度、仓储利用和人力安排；自适应物流网络优化步骤中，结合实时交通数据，动态调整运输路径；根据实际需求和成本智能选择运输方式，包括陆运、空运；在物流节点部署边缘计算设备，进行初步数据处理和分析方式为：设传感器和物联网设备实时采集的运输过程中数据，包括车辆位置，环境温度，湿度，震动情况；使用卡尔曼滤波器进行数据平滑处理： ； ； ； ； ，其中为预测状态，表示状态转移矩阵，表示控制矩阵，为控制向量，为预测协方差矩阵，表示过程噪声协方差，为卡尔曼增益，为测量值，为测量矩阵，为测量噪声协方差，表示单位矩阵；采用DBSCAN算法进行异常检测，检测过程表示为，其中为数据集，表示邻域半径，表示核心点的最小邻居数；对于每个数据点，计算其密度达到核心点的要求，如果不满足，则认为该点是异常点；采用离散小波变换DWT压缩数据：，其中表示变换后数据，表示原始数据，为小波函数，表示数据长度；然后将预处理和压缩后的数据存储在数据库中；在边缘计算设备上配置本地缓存；数据整合步骤中，从边缘计算设备获取处理后实时数据，包括车辆位置，环境温度，湿度，震动情况，表示为，其中，是时间戳；从数据库中提取的历史数据，表示为，其中，是时间戳；从第三方API获取的天气数据，表示为，其中，是时间戳；从第三方API获取的交通数据，表示为，其中，是时间戳，表示交通拥堵情况；将所有数据按时间戳对齐：，其中表示时间戳；为不同来源数据分配权重，此处表示数据来源：，其中表示融合后的数据，为来自不同来源的原始数据，为权重，满足；数据整合步骤还包括：同样采用卡尔曼滤波器融合不同时间点的实时数据和历史数据，采用加权平均法进行数据融合，根据数据重要性和可靠性设置权重，设边缘数据、历史数据和外部数据的权重分别为，以及；；设定初始状态估计和初始协方差矩阵，使用卡尔曼滤波器进行状态预测和更新，将不同时间点的数据融合；将融合后的数据存储在数据库中；实时线路分析步骤中，数字孪生模型创建方式包括：基于各传感器收集的数据，进行模型初始化，传感器数据包括车辆位置，速度，加速度，环境温度，湿度、震动情况，设为，其中是时间戳；进行模型初始化，定义状态变量：，初始化状态：，初始化协方差矩阵：，其中为单位矩阵；构建数字孪生模型，包括：状态转移模型，状态转移方程：，其中状态转移矩阵，，其中表示时间步长，表示控制矩阵，，为控制向量，表示控制输入，包括加速度变化，为过程噪声；测量模型：，其中测量矩阵，表示测量噪声，测量矩阵的定义：；采用卡尔曼滤波器进行实时数据分析，并进行异常检测；异常检测包括：设备故障检测：监控和的变化，如果温度、湿度超出预定范围，发出故障预警；路线偏离检测：计算车辆当前位置与预定路线的偏差：，如果超出允许范围，发出路线偏离预警；环境变化检测：监控和的变化率，如果变化率超过阈值，发出环境变化预警。

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