一種航空貨站進(jìn)出港業(yè)務(wù)的智能信息發(fā)布與管理系統(tǒng)的制作方法

本發(fā)明涉及航空貨站訂單數(shù)據(jù)處理，具體為一種航空貨站進(jìn)出港業(yè)務(wù)的智能信息發(fā)布與管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、航空物流的訂單匹配方法多種多樣，包括基于規(guī)則的匹配、基于客戶需求的匹配、基于貨物特性的匹配以及智能匹配等。這些方法各有優(yōu)勢(shì)，可以根據(jù)實(shí)際情況靈活選擇和應(yīng)用；在航空物流領(lǐng)域，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行訂單匹配和物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的智能匹配方法，雖然帶來了諸多便利和效率提升，但仍存在不足之處；

2、目前航空物流平臺(tái)存在信息孤島現(xiàn)象，由于各業(yè)務(wù)系統(tǒng)相互隔離，導(dǎo)致信息無法在不同系統(tǒng)之間自由流動(dòng)，形成了信息孤島。這使得航空物流平臺(tái)難以獲取全面的貨物信息或者訂單信息，影響了物流效率和準(zhǔn)確性。

3、為實(shí)現(xiàn)各個(gè)航空物流訂單的發(fā)布與共享，實(shí)現(xiàn)高效率的貨物與航班推薦匹配。

4、所以針對(duì)上述問題，就需要一種航空貨站進(jìn)出港業(yè)務(wù)的智能信息發(fā)布與管理系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種航空貨站進(jìn)出港業(yè)務(wù)的智能信息發(fā)布與管理系統(tǒng)。本發(fā)明系統(tǒng)能夠整合和分析進(jìn)出港業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，為航空貨站提供物流分配決策支持。通過數(shù)據(jù)分析，可以優(yōu)化物流流程、提高資源利用率。

2、本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的：

3、本發(fā)明提供一種航空貨站進(jìn)出港業(yè)務(wù)的智能信息發(fā)布與管理方法，具體按以下步驟執(zhí)行：

4、s1:從各個(gè)航空業(yè)務(wù)系統(tǒng)包括貨物處理、貨物值機(jī)、貨物分揀、貨物再確認(rèn)、運(yùn)單管理系統(tǒng)收集航空貨物訂單數(shù)據(jù)；

5、并對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、格式轉(zhuǎn)換預(yù)處理操作，將處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)中臺(tái)中;

6、s2:在數(shù)據(jù)中臺(tái)中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行治理，包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括貨物圖像、視頻、激光、rfid、ocr識(shí)別進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理；

7、在步驟s2中，具體按以下步驟執(zhí)行：

8、s2.1:首先進(jìn)行確定數(shù)據(jù)源，識(shí)別并列出所有相關(guān)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，包括貨物處理系統(tǒng)、貨物值機(jī)系統(tǒng)、貨物分揀系統(tǒng)、貨物再確認(rèn)系統(tǒng)、運(yùn)單管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù);

9、s2.2:進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取，根據(jù)數(shù)據(jù)接口和數(shù)據(jù)格式，編寫數(shù)據(jù)抽取腳本或配置數(shù)據(jù)抽取工具；定期或?qū)崟r(shí)地從各業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽取數(shù)據(jù)；

10、s2.3:進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，識(shí)別并處理缺失值，對(duì)缺失的數(shù)據(jù)，通過填充使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)、插值或刪除；

11、s2.4:識(shí)別并處理異常值；去除重復(fù)數(shù)據(jù)，使用唯一標(biāo)識(shí)符或業(yè)務(wù)規(guī)則來識(shí)別并刪除重復(fù)記錄；

12、s2.5:進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，將不同格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式；如將csv、excel、json等格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫表或數(shù)據(jù)倉庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?；蛘邔?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼或解碼，以確保數(shù)據(jù)的一致性和可讀性。

13、s2.6:進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，將清洗和轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)中臺(tái)中，在數(shù)據(jù)中臺(tái)中建立數(shù)據(jù)模型，定義數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和層次結(jié)構(gòu)，使用etl工具或自定義腳本進(jìn)行數(shù)據(jù)整合。確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。

14、s3:從整合后的數(shù)據(jù)中提取與訂單推薦與匹配相關(guān)的特征，包括貨物類型、重量、體積、目的地、航班時(shí)間、航班容量，使用特征選擇算法篩選出對(duì)推薦與匹配結(jié)果影響大的特征;

15、具體通過方差選擇法，篩選出對(duì)推薦與匹配結(jié)果影響大的特征；

16、s3.1:首先計(jì)算每個(gè)特征貨物類型、重量、體積、目的地、航班時(shí)間、航班容量的方差，設(shè)定一個(gè)方差閾值，選擇方差大于閾值的特征;如下式：

17、

18、其中，為特征x的第i個(gè)取值，為特征x的均值，n表示樣本數(shù)；

19、s3.2:?再通過計(jì)算特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)系數(shù)來選擇特征，相關(guān)系數(shù)越大的特征，與目標(biāo)變量的相關(guān)性也越強(qiáng)，對(duì)模型的影響也可能越大;

20、s3.3:具體通過計(jì)算每個(gè)特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)系數(shù)，設(shè)定一個(gè)相關(guān)系數(shù)閾值，選擇相關(guān)系數(shù)大于閾值的特征，如下式;

21、

22、其中，和?分別表示特征x和目標(biāo)變量y的第i個(gè)取值，和分別表示特征x和變量y的均值，n表示樣本數(shù)；

23、s3.4:結(jié)合步驟s3.2和s3.3各自計(jì)算出的特征值，綜合評(píng)估特征子集對(duì)推薦與匹配結(jié)果的影響，選擇最優(yōu)的特征子集。

24、具體按以下步驟執(zhí)行：

25、s4.1:對(duì)每個(gè)特征子集，使用k折交叉驗(yàn)證來評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的表現(xiàn),根據(jù)交叉驗(yàn)證的結(jié)果，選擇性能最優(yōu)的特征子集作為最終的特征集;

26、s4.2:將每個(gè)特征子集劃分為k個(gè)大小相等的子集,初始化性能評(píng)估指標(biāo),為每個(gè)特征子集初始化一個(gè)用于存儲(chǔ)交叉驗(yàn)證結(jié)果的列表;

27、進(jìn)行k次迭代;在每次迭代中，選擇一個(gè)子集作為驗(yàn)證集，其余k-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集;使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型;

28、使用驗(yàn)證集數(shù)據(jù)評(píng)估模型性能，計(jì)算評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、f1分?jǐn)?shù)；將評(píng)估結(jié)果存儲(chǔ)到對(duì)應(yīng)特征子集的列表中;

29、s4.3:計(jì)算平均性能，對(duì)每個(gè)特征子集，計(jì)算其在k次迭代中的平均性能;

30、s4.4:根據(jù)平均性能，選擇性能最優(yōu)的特征子集，確定最終特征集，將選定的最優(yōu)特征子集作為最終的特征集。

31、s4:基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建訂單推薦模型，使用分類算法構(gòu)建航班匹配模型，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，提高推薦與匹配的準(zhǔn)確性和效率；

32、其中訂單推薦模型的構(gòu)建;

33、首先從包括貨物類型、重量、體積、目的地、航班時(shí)間、航班容量，計(jì)算出的匹配結(jié)果影響大的特征值中，將特征值數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集；

34、訓(xùn)練模型，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，調(diào)整模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)；

35、使用驗(yàn)證集數(shù)據(jù)評(píng)估模型性能，計(jì)算評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、f1分?jǐn)?shù)、auc-roc；

36、再優(yōu)化模型，根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)、增加新特征、使用正則化技術(shù)優(yōu)化模型；

37、航班匹配模型構(gòu)建；

38、首先，從航班信息系統(tǒng)中收集航班數(shù)據(jù)，包括航班號(hào)、起飛時(shí)間、到達(dá)時(shí)間、航班容量、航班狀態(tài)；

39、再生成與航班匹配相關(guān)的特征，包括航班時(shí)間窗，起飛時(shí)間與到達(dá)時(shí)間的差值、航班剩余容量的數(shù)據(jù)；

40、通過邏輯回歸算法，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集；訓(xùn)練模型，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，調(diào)整模型參數(shù)以最大化分類準(zhǔn)確率或auc-roc指標(biāo)；

41、使用驗(yàn)證集數(shù)據(jù)評(píng)估模型性能，計(jì)算分類準(zhǔn)確率、auc-roc指標(biāo)；將訓(xùn)練好的訂單推薦模型和航班匹配模型部署到航空物流系統(tǒng)中；

42、根據(jù)用戶輸入的訂單信息，使用訂單推薦模型生成推薦結(jié)果，根據(jù)推薦結(jié)果和航班信息，使用航班匹配模型生成匹配結(jié)果，將推薦與匹配結(jié)果展示給用戶，供用戶參考和決策。

43、s5:根據(jù)用戶輸入的訂單信息包括貨物類型、重量、體積、目的地的信息，使用推薦模型為用戶推薦合適的航空物流訂單；根據(jù)推薦結(jié)果和航班信息包括航班時(shí)間、航班容量，使用匹配模型為用戶匹配最合適的航班；輸出推薦與匹配結(jié)果，供用戶參考和決策。

44、進(jìn)一步，本發(fā)明提供一種航空貨站進(jìn)出港業(yè)務(wù)的智能信息發(fā)布管理系統(tǒng)，包括用戶輸入模塊，用于接收用戶輸入的訂單信息，包括貨物類型、重量、體積、目的地；通過web界面、移動(dòng)應(yīng)用或api接口接收用戶輸入；輸出，將用戶輸入的訂單信息傳遞給訂單推薦模塊；

45、訂單推薦模塊，根據(jù)用戶輸入的訂單信息，使用推薦模型為用戶推薦合適的航空物流訂單，加載預(yù)訓(xùn)練的推薦模型，對(duì)用戶輸入的訂單信息進(jìn)行預(yù)處理，如標(biāo)準(zhǔn)化、編碼，將預(yù)處理后的訂單信息輸入推薦模型，獲取推薦結(jié)果；

46、獲取并存儲(chǔ)航班信息，包括航班時(shí)間、航班容量，從航空公司或第三方數(shù)據(jù)源獲取航班信息，存儲(chǔ)航班信息，將航班信息傳遞給航班匹配模塊；

47、航班匹配模塊，根據(jù)推薦結(jié)果和航班信息，使用匹配模型為用戶匹配最合適的航班，加載預(yù)訓(xùn)練的匹配模型，結(jié)合推薦結(jié)果和航班信息，進(jìn)行匹配計(jì)算；輸出匹配結(jié)果，包括推薦的航班、航班時(shí)間、預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間；將匹配結(jié)果傳遞給結(jié)果輸出模塊；

48、結(jié)果輸出模塊，將推薦與匹配結(jié)果輸出給用戶，供用戶參考和決策，通過web界面、移動(dòng)應(yīng)用或api接口展示推薦與匹配結(jié)果，提供用戶交互功能，包括選擇、確認(rèn)或修改推薦與匹配結(jié)果。

49、進(jìn)一步，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)可存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包括嵌入式處理系統(tǒng)和存儲(chǔ)的程序，在所述嵌入式系統(tǒng)控制程序運(yùn)行時(shí)控制執(zhí)行上述中任意一項(xiàng)所述的一種航空貨站進(jìn)出港業(yè)務(wù)的智能信息發(fā)布與管理方法。

50、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

51、1、通過智能信息發(fā)布系統(tǒng)，航空貨站能夠?qū)崿F(xiàn)進(jìn)出港業(yè)務(wù)的自動(dòng)化處理和智能化管理，系統(tǒng)能夠自動(dòng)收集、分析和發(fā)布貨物信息，減少人工干預(yù)，提高物流效率。

52、實(shí)時(shí)更新與監(jiān)控，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)更新貨物狀態(tài)，包括貨物位置、運(yùn)輸進(jìn)度等，確保信息的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。同時(shí)，通過監(jiān)控功能，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決物流過程中的問題，避免延誤和錯(cuò)誤。

53、2、系統(tǒng)能夠整合和分析進(jìn)出港業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，為航空貨站提供決策支持。通過數(shù)據(jù)分析，可以優(yōu)化物流流程、提高資源利用率。

54、智能調(diào)度，基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和算法，系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)智能調(diào)度，合理安排貨物進(jìn)出港時(shí)間，提高物流效率。