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申请/专利权人：华能信息技术有限公司;华能太仓港务有限责任公司

摘要：本发明提供一种燃料调运车辆到达时间预测方法，属于智能交通与数据分析技术领域，包括获取燃料调运车辆的历史行驶信息，同时，获取燃料调运车辆行驶路径的地理空间信息；分析历史行驶信息以及地理空间信息确定第一特征，基于第一特征构建预测模型；实时获取燃料调运车辆的行驶情况确定第一信息，同时，实时获取燃料调用车辆行驶路径的交通限制信息；基于第一信息、交通限制信息以及预测模型实现燃料调运车辆到达时间的实时预测。可以实时精准的预测车辆到达时间，科学合理的规划运输计划、调配资源，实现精细化库存管理，避免资源浪费和成本浪费，提高应急处理能力，提升供应链协同性，提升整体运营管理水平。

主权项：1.一种燃料调运车辆到达时间预测方法，其特征在于，包括：S101：获取燃料调运车辆的历史行驶信息，同时，获取燃料调运车辆行驶路径的地理空间信息；S102：分析历史行驶信息以及地理空间信息确定第一特征，基于第一特征构建预测模型；S103：实时获取燃料调运车辆的行驶情况确定第一信息，同时，实时获取燃料调用车辆行驶路径的交通限制信息；S104：基于第一信息、交通限制信息以及预测模型实现燃料调运车辆到达时间的实时预测；其中，分析历史行驶信息以及地理空间信息确定第一特征，包括：基于所有燃料调用车辆的历史行驶路线对交通网络进行路段划分；基于每个路段一天内的交通流量信息绘制工作日双曲线、非工作日双曲线，其中，工作日双曲线包括第一车流量曲线、第一车速曲线，非工作日双曲线包括第二车流量曲线、第二车速曲线；分别分析工作日双曲线、非工作日双曲线的变化趋势确定第一拟合函数、第二拟合函数，并确定每个路段基于工作日、非工作日的交通流量特性；其中，分析历史行驶信息以及地理空间信息确定第一特征，包括：分析预处理后的所有路段的道路条件信息并构建GIS模型，其中，预处理包括格式转换以及坐标系统一；将历史行驶信息划分为训练集、测试集；基于GIS模型确定的每个路段的路段长度、所有路段坡度、所有转弯半径、限制行驶速度以及训练集中正常气象下每个路段的所有燃料调运车辆的历史行驶时间，计算燃料调运车辆在相应路段的第二预测行驶速度； 其中，i的取值为1,2,3,...,N，表示燃料调运车辆装载量为时在路段i的第一预测行驶速度，表示路段i中燃料调运车辆的装载量对行驶速度的影响值，表示路段i中所有坡对燃料调运车辆行驶速度的影响值，表示路段i中所有转弯对燃料调运车辆行驶速度的影响值，表示路段i的长度，表示燃料调运车辆a正常气象下第j次驶出过路段i的时间，表示燃料调运车辆a正常气象下第j次经驶入过路段i的时间，N1表示燃料调用车辆的数量，N2表示燃料调用车辆a正常气象下在路段i行驶的次数，表示燃料调运车辆的装载量，表示燃料调用车辆a第j次在路段i行驶的装载量，表示路段i的装载量影响因子，表示路段i的坡数量，表示路段i第k个坡的倾斜度，表示路段i第k个坡的坡度影响因子，4表示路段i的转弯数量，表示路段i第l个转弯半径，表示路段i第l个转弯半径的转弯影响因子，表示燃料调运车辆装载量为时在路段i的第二预测行驶速度，表示路段i的限制行驶速度；其中，分析历史行驶信息以及地理空间信息确定第一特征，包括：提取历史行驶信息中不同历史气象信息下每个路段的历史行驶时间，其中，历史气象信息包括多个异常气象；基于每个路段下每个异常气象的历史行驶时间以及第二预测行驶速度，计算所述异常气象下对燃料调运车辆在每个路段行驶速度的预测影响值； 其中，表示燃料调运车辆在路段i行驶过程中异常气象m对行驶速度的预测影响值，N3表示燃料调用车辆a异常气象m下在路段i行驶的次数，表示燃料调运车辆a异常气象m下第p次驶出过路段i的时间，表示燃料调运车辆a异常气象m下第p次驶入过路段i的时间，表示燃料调运车辆a第p次在路段i行驶的异常气象m强度，表示燃料调运车辆在路段i行驶过程中异常气象m对行驶速度的第一预测影响值，表示燃料调运车辆在路段i行驶过程中异常气象m对行驶速度的第二预测影响值，、分别表示第一预测影响值、第二预测影响值的权重系数；其中，分析历史行驶信息以及地理空间信息确定第一特征，包括：提取历史行驶信息中每个燃料调用车辆的每次历史出发时间，并进行第一时间编码； 其中，表示燃料调用车辆a第b次行驶中历史出发时间的第一时间编码，表示工作日非工作日出发编码，表示出发小时编码，且b的取值为1,2,3,...,Nb；提取历史行驶信息中每个燃料调用车辆的每次历史到达时间，并进行第二时间编码； 其中，表示燃料调用车辆a第b次行驶中历史到达时间的第二时间编码，表示工作日行驶编码，表示非工作日行驶编码，表示工作日非工作日到达编码，表示到达小时编码，且b的取值为1,2,3,...,Nb；提取历史行驶信息中每个燃料调用车辆的每次历史行驶路线，并根据路段进行路线编码；其中，所述第一特征包括第一时间编码、路线编码、交通流量特性、第二预测行驶速度以及异常气象的预测影响值；其中，基于第一特征构建预测模型，包括：将第一特征作为输入，第二时间编码作为输出构建预测模型；分别将测试集中所有燃料调用车辆的第一时间编码、历史气象信息以及历史装载量输入到预测模型中，预测对应的第一到达时间，并对第一到达时间进行第三时间编码；分别基于测试集中每个燃料调用车辆每次行驶的第二时间编码、第三时间编码的比较结果，对预测模型进行性能评估并优化。

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