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文档简介

20/27内河客运智能调度及优化算法第一部分智能调度系统架构 2第二部分数据采集与处理技术 4第三部分船舶位置信息优化算法 7第四部分泊位分配与路径规划算法 10第五部分乘客流预估与运力分配优化 12第六部分调度方案评估与决策支持 15第七部分调度优化目标函数 18第八部分智能调度技术应用案例 20

第一部分智能调度系统架构智能调度系统架构

智能调度系统架构是一个分层且模块化的设计,旨在实现内河客运的高效和优化调度。系统架构通常包括以下核心模块:

1.数据采集模块

该模块收集来自不同来源的实时数据,例如:

*船舶位置和状态(GPS船位信息)

*航道状况(水位、流速、桥梁和闸口信息)

*货物信息(货物类型、数量、目的地)

*天气和交通条件

2.数据处理模块

该模块负责处理和转换采集到的数据,以便用于决策制定。包括:

*数据预处理(数据清理、规范化和集成)

*特征工程(提取有意义的特征,例如航速、载重量、航道拥堵程度)

3.决策支持模块

该模块利用优化算法和机器学习模型来生成优化调度方案。包括:

*船舶路径优化:确定最优航线和停靠港口,考虑航道状况、船舶性能和货物需求。

*货物分配优化:将货物分配到船舶和航线,以最大化运力利用率和减少空载率。

*调度计划优化:生成动态调度计划,考虑实时交通条件和船舶可用性,以减少航行延迟和运营成本。

4.人机交互模块

该模块提供用户友好的界面,允许调度员与系统交互。包括:

*可视化仪表板,显示实时数据和调度方案

*交互式工具,用于调整调度参数和手动干预

*报表和分析工具,用于监控系统性能和识别优化机会

5.通信模块

该模块负责在系统组件之间以及与外部设备和系统之间进行通信。包括:

*数据传输协议(如MQTT、WebSocket)

*消息代理和队列管理

*应用程序编程接口(API)集成功能

6.数据库模块

该模块存储系统数据,包括:

*历史调度决策

*船舶和货物信息

*航道状况和天气数据

7.优化算法

智能调度系统利用各种优化算法来生成优化调度方案,常见算法包括:

*线性规划

*整数规划

*贪婪算法

*基因算法

*启发式算法

算法选择取决于调度问题的复杂性和可用的计算资源。

8.机器学习模型

机器学习模型用于增强决策支持模块的功能。这些模型可用于:

*预测航道拥堵程度

*估计货物需求

*优化调度计划和货物分配

9.系统集成

智能调度系统与其他相关系统集成,例如:

*航道管理系统

*船舶交通管理系统

*货运管理系统

这种集成使系统能够访问额外数据并提供更全面的调度决策。第二部分数据采集与处理技术关键词关键要点主题名称:实时定位和跟踪技术

1.采用卫星导航(如GPS/北斗)、惯性导航系统(INS)、WiFi定位等多源融合定位技术,精准获取船舶位置信息。

2.利用无线通信网络,实时传输位置数据至调度中心,实现船舶动态轨迹展示和监控。

3.通过人工智能算法预测船舶航向和速度,优化调度方案。

主题名称:船舶状态监控技术

数据采集与处理技术

1.数据采集

1.1船只定位与状态监控

*GPS定位:安装在船舶上的GPS设备记录船舶位置、航向、航速等数据。

*惯性导航系统(INS):提供船舶姿态、加速度和角速度信息,弥补GPS信号受阻时的定位缺陷。

*船舶自动识别系统(AIS):传输船舶基本信息、位置、速度等数据,实现船舶之间的识别和避碰。

1.2码头监控

*视频监控:安装在码头上的摄像头监测船舶进出港、货物装卸等情况。

*车牌识别:通过车牌识别技术记录进入码头的车辆信息,便于车辆管理和安全监控。

*货物信息采集:使用射频识别(RFID)或条形码扫描仪获取装载货物的信息。

1.3人员管理

*人脸识别:用于识别船员和码头工作人员,实现人员管理和安全控制。

*指纹识别:与人脸识别结合,增强人员身份验证的可靠性。

*考勤管理:记录船员和工作人员的工作时间,便于考勤管理和薪酬核算。

2.数据处理

2.1数据预处理

*数据清洗:去除噪声、异常值和冗余数据。

*数据格式化:将不同格式的数据转换为统一格式。

*特征提取:提取有助于调度决策的关键信息。

2.2数据分析

*统计分析:分析船舶航行规律、码头作业效率和运力需求。

*预测建模:建立模型预测船舶到达时间、码头作业时长和运力需求。

*趋势分析:识别数据中的趋势和变化,为决策提供依据。

2.3可视化

*GIS可视化:在地图上显示船舶位置、码头信息和航行路线。

*仪表盘可视化:展示实时数据,例如船舶状态、码头作业进度和运力情况。

*数据报表:生成可视化报表,方便数据核查和分析。

3.数据管理

*数据存储:设计合理的数据存储方案,确保数据安全和高效访问。

*数据访问管理:建立数据访问控制机制,规定不同用户的数据访问权限。

*数据备份与恢复:定期备份数据,保证数据安全性和避免数据丢失。

4.数据应用

*船舶调度优化:基于实时数据,优化船舶航行路径、靠泊安排和装卸时间。

*码头作业优化:协调船舶进出港、货物装卸和资源分配,提高码头作业效率。

*运力动态平衡:监测运力需求,动态调整船舶运力,避免运力过剩或不足。

*决策支持:提供实时数据和分析结果,支持调度人员和管理人员做出明智决策。第三部分船舶位置信息优化算法关键词关键要点【船舶航行状态识别】:

1.主要通过采集船舶位置信息和速度信息,将船舶运行状态进行分类,如:航行、停泊、锚泊等。

2.可利用隐马尔可夫模型、支持向量机等机器学习方法进行状态识别。

3.通过状态识别,实现对船舶航行轨迹的异常检测和预警。

【船舶航路优化】:

船舶位置信息优化算法

引言

船舶位置信息优化算法在内河客运智能调度中至关重要,可有效提高客运服务的效率和准时性。本文将介绍几种常用的船舶位置信息优化算法及其应用。

1.Kalman滤波算法

Kalman滤波算法是一种递归滤波算法,用于估计动态系统的状态。在内河客运中,可利用该算法对船舶的位置和速度信息进行平滑处理,消除测量噪声和环境干扰的影响。

算法原理:

Kalman滤波算法由两个步骤组成:

*预测:根据前一步的状态估计和系统模型预测当前状态。

*更新:结合当前观测值和预测状态,更新当前状态估计。

优点:

*能够处理非线性系统。

*对测量噪声和环境干扰具有鲁棒性。

*计算效率高,适合实时应用。

2.粒子滤波算法

粒子滤波算法是一种基于蒙特卡罗采样的贝叶斯滤波算法。在内河客运中,可利用该算法对船舶的非线性运动进行建模和估计。

算法原理:

粒子滤波算法通过一组称为粒子的加权随机样本表示状态分布。算法迭代以下步骤:

*采样:从先验分布中采样粒子。

*权重:根据观测值计算粒子的权重。

*重采样:根据权重重新生成一组粒子。

优点:

*能够处理复杂非线性系统。

*对初始化和模型误差具有鲁棒性。

*可并行计算,适合大规模系统。

3.无线传感器网络定位算法

无线传感器网络定位算法利用部署在船舶上的传感器节点感知信号强度或到达时间,从而估计船舶的位置。在内河客运中,可利用该算法实现船舶的高精度定位。

常用算法:

*接收信号强度指示(RSSI):基于信号强度估算距离。

*到站时间(TOA):基于信号到达时间估算距离。

*时间差分到达(TDOA):基于信号到达时间差估算位置。

优点:

*高精度定位。

*低成本易部署。

*适用于复杂的环境。

4.图论优化算法

图论优化算法将船舶位置信息优化问题建模为一个图论问题。在内河客运中,可利用该算法规划船舶的最佳航线和停靠顺序。

常用算法:

*最短路径算法:寻找从源点到终点的最短路径。

*旅行商问题(TSP)算法:寻找一组点间的最短哈密顿回路。

*车辆调度问题(VRP)算法:规划一组车辆的最佳路线和时间表。

优点:

*能够处理复杂约束。

*可用于规划动态和实时问题。

*计算效率高。

应用

船舶位置信息优化算法在内河客运中具有广泛的应用,包括:

*实时船舶跟踪和定位

*航线规划和优化

*停靠顺序安排

*船舶编队控制

*交通拥堵管理

结论

船舶位置信息优化算法是内河客运智能调度系统的重要组成部分。通过对船舶位置信息的准确估计和优化,可显著提高客运服务的效率、准时性和安全性。第四部分泊位分配与路径规划算法泊位分配与路径规划算法

引言

泊位分配与路径规划算法在内河客运智能调度中至关重要,可以优化船舶停靠流程,提高港口吞吐能力,降低运营成本。泊位分配算法确定船舶在港口停靠的具体泊位,而路径规划算法则规划船舶从出发地到泊位的最优路径。

泊位分配算法

泊位分配算法根据船舶的属性(如船舶尺寸、吃水深度)和港口条件(如泊位大小、水深)等因素,将船舶分配到合适的泊位。常用的泊位分配算法包括:

*最优泊位算法:该算法考虑船舶的装卸作业、港口拥挤程度等因素,为每艘船舶分配最优泊位,以最大化港口吞吐能力和船舶周转效率。

*先到先得算法:该算法根据船舶到达港口的先后顺序分配泊位,易于实现,但可能导致船舶拥挤和港口利用率低下。

*泊位匹配算法:该算法将船舶与泊位进行匹配,根据船舶属性、泊位特性和装卸作业要求,寻找最合适的泊位和装卸顺序,以减少港口拥堵和提升周转效率。

路径规划算法

路径规划算法确定船舶从出发地到泊位的最优航行路径。常用的路径规划算法包括:

*最短路径算法:该算法寻找从出发地到泊位的距离最短的路径,通常使用Dijkstra算法或A*算法实现。

*最速路径算法:该算法考虑船舶的航速、航向和海流等因素,计算从出发地到泊位的最快路径,通常使用Bellman-Ford算法或Floyd-Warshall算法实现。

*混合路径算法:该算法综合考虑船舶的航行成本、时间和风险等因素,规划出既能满足时间要求又尽可能降低航行成本的路径。

泊位分配与路径规划算法的优化

为了进一步提高泊位分配与路径规划算法的效率和准确性,可以采用以下优化手段:

*基于启发式算法的优化:如遗传算法、禁忌搜索、蚂蚁优化算法等启发式算法,可以提高算法的求解效率和全局最优解的获取能力。

*实时交通信息的利用:通过集成实时交通信息系统(如AIS系统、雷达系统等),算法可以获取船舶位置、航向和速度等实时数据,动态调整泊位分配和路径规划方案,提高决策的响应性和适应性。

*多目标优化:泊位分配与路径规划算法往往需要综合考虑多个目标,如港口吞吐能力、船舶周转效率、航行成本和风险等。多目标优化技术可以同时优化这些目标,找到最优的平衡解。

总结

泊位分配与路径规划算法是内河客运智能调度系统的重要组成部分,通过优化算法,可以提高港口吞吐能力、降低运营成本,为船舶提供高效便捷的运输服务。随着技术的发展,基于实时交通信息、多目标优化和启发式算法的泊位分配与路径规划算法将进一步提高其效率和准确性,为内河客运智能调度提供更加强大的支撑。第五部分乘客流预估与运力分配优化关键词关键要点乘客流预估

1.基于历史数据、季节性因素、天气条件和特殊事件,利用机器学习算法(如时间序列分析、回归模型)预测未来乘客流。

2.考虑乘客出行模式、换乘习惯、出行目的,建立多源数据融合模型,提高预估准确性。

3.部署实时乘客流量监测系统,动态调整预估模型,适应突发事件和变化趋势。

运力分配优化

1.根据乘客流预估结果,采用线性规划、非线性规划、混合整数规划等优化算法,确定最优运力分配方案。

2.考虑船舶运力、航线条件、成本约束,优化船舶调度,减少空船率,提高运力利用率。

3.利用多目标优化算法,同时考虑乘客舒适度、运营效率和环境影响,实现综合最优解。乘客流预估

乘客流预估是内河客运智能调度优化算法中的重要组成部分,它旨在预测未来特定时间段和航线的乘客需求。乘客流预估方法可分为基于历史数据的方法和基于非历史数据的方法。

*基于历史数据的方法通过分析历史乘客流数据来进行预测。常用的方法包括时间序列分析、回归分析、指数平滑法等。这些方法的特点是预测的准确性较高,但对突发事件的响应能力较弱。

*基于非历史数据的方法利用非历史数据,如天气、节假日、活动安排等,来进行乘客流预测。常用的方法包括决策树、随机森林、支持向量机等。这些方法对突发事件的响应能力较强,但预测的准确性可能不如基于历史数据的方法。

运力分配优化

运力分配优化是指在满足乘客需求的前提下,合理配置运力资源,以最大化经济效益或服务水平。运力分配优化问题可以表述为一个线性规划模型:

```

minz=c^Tx

s.t.Ax<=b

x>=0

```

其中:

*z:目标函数,通常为总成本或总收益

*x:决策变量,表示分配给各航线的运力

*c:单位运力的成本或收益

*A:约束条件系数,表示各航线运力的容量限制、乘客需求等

*b:约束条件右端值

求解运力分配优化问题,可以采用线性规划算法,如单纯形法、内点法等。

乘客流预估与运力分配优化

乘客流预估与运力分配优化是一对相互关联、相互作用的过程。乘客流预估为运力分配优化提供准确的需求预测,而运力分配优化根据乘客需求分配运力,保障乘客的出行需求。

结合乘客流预估和运力分配优化可以实现以下目标:

*提高运力利用率:合理分配运力,避免运力不足或过剩,提高运力利用率,降低运营成本。

*提升服务水平:通过准确预测乘客需求,合理分配运力,满足乘客的出行需求,提升服务水平。

*降低运营成本:通过优化运力分配,减少不必要的运力投入,降低运营成本。

*增强决策能力:乘客流预估和运力分配优化算法为决策者提供科学依据,增强决策能力。

具体实现步骤:

1.收集历史乘客流数据和非历史数据。

2.根据收集的数据,选择合适的乘客流预估方法。

3.预测未来特定时间段和航线的乘客需求。

4.根据乘客需求,确定运力分配优化模型的约束条件。

5.根据运力分配优化模型,求解决策变量,即各航线的运力分配方案。

6.实时监测乘客流变化,根据需要调整优化方案。

数据分析

乘客流预估和运力分配优化算法的准确性与所用数据质量密切相关。因此,需要收集全面的、准确的乘客流数据和非历史数据。

算法评价

乘客流预估算法的准确性可通过平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R^2)等指标来评价。运力分配优化算法的有效性可通过乘客满意度、运力利用率、运营成本等指标来评价。

实例:

某内河客运公司采用乘客流预估和运力分配优化算法,在特定时间段内将乘客流预测准确率提高了15%,运力利用率提高了10%,运营成本降低了5%。第六部分调度方案评估与决策支持调度方案评估与决策支持

在内河客运智能调度系统中,调度方案评估与决策支持模块旨在对候选调度方案进行客观评估,并为调度员提供决策支持,协助其选择最优调度方案。

调度方案评估

调度方案评估应考虑以下关键指标:

*运输效率:衡量调度方案满足旅客需求的能力,包括运载量、准点率和乘车舒适度等指标。

*运营成本:评估调度方案对船只、人员和燃料等资源的使用情况,包括成本、节能和生态友好性等指标。

*旅客满意度:反映调度方案对旅客体验的影响,包括方便性、舒适性和信息透明度等指标。

评估方法

调度方案评估可采用多种方法,包括:

*仿真建模:构建系统仿真模型,输入候选调度方案,模拟运行过程,收集数据并分析指标。

*数学规划:建立数学规划模型,以目标函数和约束条件为基础,求解优化调度方案。

*启发式算法:基于启发式规则和经验,设计算法搜索并评估候选调度方案。

决策支持

评估结果不应直接作为调度决策依据,而是需进一步进行决策支持处理,为调度员提供以下信息:

*方案优劣比较:将候选调度方案的评估结果进行对比,展示各方案的优势和劣势。

*敏感性分析:分析调度方案对输入参数的变化的敏感性,识别关键影响因素。

*风险评估:评估调度方案在意外事件或扰动发生时的风险,并提供应急预案。

决策辅助工具

决策支持模块可集成以下辅助工具:

*可视化界面:以图形化方式展示评估结果,便于调度员直观理解。

*交互式工具:允许调度员调整输入参数并实时查看评估结果,进行优化。

*专家系统:基于专家知识构建推理引擎,提供调度决策建议。

实例

以下为内河客运智能调度系统中调度方案评估与决策支持的实例:

案例1:运营成本优化

对多个调度方案进行评估,比较船舶派遣、航线安排和装载率等因素对运营成本的影响。调度员可基于评估结果选择成本最优的调度方案。

案例2:旅客满意度提升

通过仿真建模,模拟不同调度方案下的旅客出行时间、换乘次数和信息透明度。调度员可选择旅客满意度最高的调度方案,提升乘客体验。

总结

调度方案评估与决策支持模块是内河客运智能调度系统中不可或缺的组成部分,它通过客观的评估和有效的决策支持,辅助调度员选择最优调度方案,提高运输效率、降低运营成本和提升旅客满意度。第七部分调度优化目标函数关键词关键要点【经济效益最大化】

1.最大化船舶载客量,提高客运收入。

2.优化船舶航线,减少空载率和燃油消耗。

3.统筹船舶调度,避免浪费和重复作业。

【乘客舒适度提升】

调度优化目标函数

引言

内河客运智能调度优化算法旨在解决内河航运系统中客流运力不匹配、调度效率低下的问题。调度优化目标函数是算法的核心,其制定需要考虑多种因素,如客流量、船舶运力、航线网络和运营成本。

目标函数

内河客运智能调度优化算法的目标函数通常由以下部分组成:

*客运满意度:衡量乘客的旅行体验,包括准点率、乘船时间和舒适度。

*运营成本:包括船舶燃油费、人员工资和维护成本。

*环境影响:考虑船舶排放和噪音对环境的影响。

具体目标函数的形式可以根据实际需求定制,以下是一些常见的目标函数:

单目标函数:

*总客运时间最短:旨在最大程度减少乘客的总旅行时间。

*总运营成本最低:旨在最小化船舶运营的整体成本。

*总环境影响最少:旨在减少船舶排放和噪音的总量。

多目标函数:

*加权总客运时间和总运营成本:同时考虑客运满意度和运营成本,通过加权因子平衡二者的优先级。

*加权总客运时间和总环境影响:同时考虑客运满意度和环境影响。

*加权总运营成本和总环境影响:同时考虑运营成本和环境影响。

约束条件

调度优化目标函数通常需要满足以下约束条件:

*船舶运力限制:船舶的运力不得超过其额定值。

*航线网络限制:船舶只能在预定义的航线上航行。

*时间限制:船舶必须在指定的时间内完成航程。

*安全限制:船舶必须遵守航行安全规定。

求解方法

调度优化目标函数是非线性、高维度的复杂函数,需要使用特定的求解方法。常见的求解方法包括:

*线性规划:将目标函数和约束条件线性化,将其转换为线性规划问题。

*非线性规划:直接求解非线性的目标函数和约束条件。

*启发式算法:使用启发式方法,如遗传算法或模拟退火,在可接受的时间范围内寻找近似最优解。

评价指标

调度优化算法的性能通常使用以下指标进行评价:

*目标函数值:算法找到的解决方案的优化目标函数值。

*求解时间:算法求解目标函数所需的时间。

*解的质量:算法找到的解与实际最优解之间的差距。

通过优化目标函数,内河客运智能调度优化算法可以有效提升客运服务质量、降低运营成本和减少环境影响,为内河航运系统的发展提供科学决策依据。第八部分智能调度技术应用案例关键词关键要点长江三峡客运调度优化系统

1.实现长江三峡库区客运船舶全过程、全要素的信息化动态管理,包括船舶位置、运力、动态客流等信息。

2.基于实时客流数据和船舶运力信息,优化客运调度计划,动态调整发班时间和船舶航线,提升运输效率和服务水平。

3.将智能调度系统与客运售票系统无缝对接,实现船票网上预订、支付和电子取票,提升旅客出行便捷性。

珠江三角洲水巴客运调度系统

1.建立覆盖珠江三角洲水域的实时监控网络,对水巴客运船舶、航道设施和客流量进行实时监测和预警。

2.采用改进的预测算法,准确预测客流需求,并与智能调度算法相结合,优化水巴客运调度计划,提升运力匹配效率。

3.搭建乘客端手机应用,提供航班查询、购票、乘船信息等综合服务,实现水巴客运服务的数字化转型。

太湖智慧客运平台

1.基于物联网技术,构建太湖水上交通物联网,实现船舶、航道、码头等要素的互联互通,形成数字化感知网络。

2.采用大数据分析算法,挖掘客运出行规律,预测客流需求和运力配比,优化客运调度和票务管理。

3.建立太湖智慧客运信息门户,集成客船时刻表、航线查询、在线购票等功能,提供便捷的出行服务。

运河水乡智慧调度系统

1.依托人工智能技术,对运河水乡地区的水路交通状况进行智能分析和预测,为调度决策提供科学依据。

2.搭建运河水乡客运信息平台,汇聚客运船舶、运力、客流等多源数据,实现客运信息共享和协同管理。

3.探索无人驾驶客运船舶技术,提升客运调度效率和航行安全性,实现智慧水乡交通新模式。

海峡客运智慧调度系统

1.建设海峡客运智慧指挥中心,集成应急管理、船舶监控、气象预报等系统,实现海峡客运全天候、全要素的动态监管。

2.采用智能调度算法,优化海峡客运航线和班期安排,提升航行效率和客运保障能力,满足复杂海况下的旅客出行需求。

3.利用卫星通信技术,拓展客运调度覆盖范围,实现远海客运船舶的实时调度和应急保障。

跨境水上客运智能调度系统

1.建立跨境水上客运信息共享平台,实现客运船舶、旅客出入境、通关等信息的互联互通,提升跨境客运效率和便捷性。

2.基于大数据分析和人工智能算法,预测跨境客流需求和优化调度方案,合理配置运力,满足跨境旅客的出行需求。

3.推动跨境水上客运服务标准化和信息化建设,实现跨境客运服务的无缝衔接和乘客体验优化。智能调度技术应用案例

1.长江内河客运智能调度平台

背景:长江流域内河客运量大、船舶众多、航线复杂,传统调度方式难以满足现代化客运需求。

方案:开发基于人工智能和运筹优化的智能调度平台。平台整合了船舶位置信息、航道数据、客运数据等信息,实现客运船舶的实时监控、动态调度和自动编排。

效果:

*船舶准点率提升至95%以上

*调度响应时间缩短至分钟级

*运营成本降低10%

2.珠江水网客运智能调度系统

背景:珠江水网航线密集、客流量大,传统调度系统无法有效应对复杂路网和多变客流。

方案:采用云计算技术和数据挖掘算法,构建智能调度系统。系统基于历史客流数据和实时交通信息,预测客运需求并动态调整调度方案。

效果:

*旅客候船时间缩短30%以上

*运力配置更加合理,运能利用率提升15%

*调度效率提升,调度员工作量减少

3.浙江省内河客运智能调度中心

背景:浙江省内河客运航线多、船型杂,传统调度方式存在效率低、信息共享困难等问题。

方案:建立省级内河客运智能调度中心,将各市县调度系统纳入统一平台。平台集成了船舶管理、航线规划、调度管理、应急管理等功能模块。

效果:

*实现省内内河客运统一调度

*提高调度效率,调度时间缩短至5分钟以内

*增强应急处置能力,确保客运安全

4.重庆长江三峡客运智能调度系统

背景:长江三峡客运量大、险滩众多,传统调度方式面临航道复杂、船舶类型多等挑战。

方案:采用无线通信技术和人工智能算法,构建智能调度系统。系统实时监控船舶航行状态,根据航道水位、天气预报和客流信息,优化船舶航行方案。

效果:

*船舶航行更加安全,事故率显著下降

*旅客乘船更加便捷,候船时间大幅减少

*调度人员工作强度降低,调度效率提升

5.湖北省智能客渡调度系统

背景:湖北省客渡点多面广,传统调度方式存在信息不对称、调度效率低等问题。

方案:采用移动互联网技术和智能算法,开发智能客渡调度系统。系统通过手机客户端和北斗定位系统,实现客渡点实时信息采集、客运需求预测和调度优化。

效果:

*客渡点信息全面透明,乘客候渡更加便捷

*调度方案更加合理,客渡运能利用率提高

*运营成本降低,调度人员工作量减轻

6.南通市客运船舶智能调度平台

背景:南通市客运航线多、船型复杂,传统调度方式难以满足客运需求的快速变化。

方案:开发客运船舶智能调度平台,基于物联网和人工智能技术,实现客运船舶实时定位、运力管理和调度优化。

效果:

*船舶调度更加高效,调度时间缩短至3分钟以内

*客运运能配置更加合理,运力利用率提升10%以上

*乘客乘船体验改善,候船时间缩短

7.深圳市水上交通智能调度系统

背景:深圳市水上交通网络复杂、客流需求多样,传统调度方式难以应对高峰时段的客流高峰。

方案:采用大数据分析和人工智能算法,构建水上交通智能调度系统。系统基于实时客流数据和交通信息,预测客流需求并动态调整调度方案。

效果:

*旅客候船时间缩短20%以上

*运力配置更加合理,运能利用率提高15%

*调度效率提升,调度人员工作量减少

总之,智能调度技术在内河客运领

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