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摘要：本发明涉及智慧陆港管理领域，尤其涉及一种基于人工智能的智慧陆港作业方法及系统，包括步骤S1、收集并预处理场站数据和信息；步骤S2、构建关键特征集，随机选择特征子集进行训练评估特征重要度并生成对应的预测结果，综合所有预测结果，根据调整因素调整权重参数生成推荐存放位置；步骤S3、通过Dijkstra算法根据终端的实际位置和目标位置计算导航路径；步骤S4、通过双流膨胀3D卷积网络和广义回归网络分析实时监测数据并自动检测和响应异常行为。通过随机森林模型评估集装箱特征并结合实时空位数据精确预测存放位置提高空间利用效率；实时导航和自动化路径更新，提高人工和无人驾驶设备的操作效率和精确性，确保装卸作业流畅进行并自动检测异常行为。

主权项：1.一种基于人工智能的智慧陆港作业方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、收集并预处理场站数据、集装箱信息和历史存放信息；其中，所述场站数据为场站地图、作业区域和通道的空间状态，包括布局、尺寸、容量、环境数据和实时监测数据；所述集装箱信息包括集装箱的尺寸、类型、重量；所述历史存放信息包括所述集装箱的进出场站时间和存放位置；步骤S2、输入当前的所述集装箱信息到智能选位模块，以输出推荐存放位置；其中，基于从步骤S1收集的数据构建关键特征集，所述关键特征集包括所述场站数据、所述集装箱信息、所述集装箱的单位重量、预计离开时间和移动频率，所述智能选位模块通过随机森林模型从所述关键特征集中随机选择特征子集进行训练；通过评估每个所述特征子集在决策树中的特征重要度，并生成对应的预测结果；同时结合当前场站内集装箱剩余空位数和各类集装箱的历史需求数，计算所述各类集装箱的预期入站数量，作为调整因素；通过加权平均方法综合所有所述决策树的所述预测结果，并根据所述调整因素调整所述随机森林模型中的权重参数，生成所述推荐存放位置；其中，同时结合当前场站内集装箱剩余空位数和所述各类集装箱的历史需求数，计算所述各类集装箱的所述预期入站数量，作为调整因素包括：收集所述当前场站内集装箱剩余空位数和所述各类集装箱的历史需求数；定义目标函数，其中，为所述预期入站数量，将各类集装箱历史入库数量据拟合成一个随机分布，为从所述随机分布中抽样的实际需求量；计算所述目标函数的期望值并最小化，获取对应的所述预期入站数量，即： ； ；其中，为信息集，包括所述当前场站内集装箱剩余空位数和历史需求量；为基于所述各类集装箱的历史需求量，将所述实际需求量拟合成的一个随机分布，为所述实际需求量；步骤S3、将预处理后所述场站数据和所述集装箱信息转换为一个实时全局地图，通过Dijkstra算法根据终端类型的实际位置和目标位置计算导航路径；其中，当所述终端类型是无人驾驶的自动化设备时，离线计算所述无人驾驶的自动化设备到定位点距离作为路径信息，并构建对应的路径数据库进行预存储；根据在线的任务需求或设备位置变动更新基础数据库中的所述导航路径；步骤S4、实时监测步骤S1中所述场站数据的实时监测数据，通过双流膨胀3D卷积网络和广义回归网络分析所述实时监测数据并自动检测和响应异常行为，确保所述场站内的安全和操作效率。

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