买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉交通运输部水运科学研究所申请的专利基于运量预测的江海联运调度优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120450559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510954505.X，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权基于运量预测的江海联运调度优化方法及系统是由黄国庆;陈庆为;李静设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于运量预测的江海联运调度优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于运量预测的江海联运调度优化方法及系统，通过获取江海联运历史运行信息，对江海联运历史运行信息实施联运运量特征提取操作，得到联运运量影响特征；依据联运运量影响特征开展运量趋势分析，生成联运区段运量预测特征；基于联运区段运量预测特征构建船舶转运协调关系；根据船舶转运协调关系制定船舶跨区段调度方案，船舶跨区段调度方案用于协调船舶在江运区段与海运区段之间的转运调度作业。本发明避免了传统调度中运量预测与转运调度脱节的问题，实现了运量预测结果与船舶转运安排的直接关联，能够更好地协调船舶在江运区段与海运区段之间的转运调度作业，提升了船舶跨区段调度的合理性和有效性。

本发明授权基于运量预测的江海联运调度优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于运量预测的江海联运调度优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取江海联运历史运行信息，所述江海联运历史运行信息包括船舶航行轨迹信息、港口作业时序信息及货物转运衔接信息； 对所述江海联运历史运行信息实施联运运量特征提取操作，得到联运运量影响特征； 依据所述联运运量影响特征开展运量趋势分析，生成联运区段运量预测特征； 基于所述联运区段运量预测特征构建船舶转运协调关系； 根据所述船舶转运协调关系制定船舶跨区段调度方案，所述船舶跨区段调度方案用于协调船舶在江运区段与海运区段之间的转运调度作业； 所述对所述江海联运历史运行信息实施联运运量特征提取操作，得到联运运量影响特征，包括： 对所述船舶航行轨迹信息中的江运区段轨迹数据进行轨迹形态解析，按照预设的空间分辨率将船舶在江运区段的连续航行轨迹离散为坐标点序列，计算相邻坐标点之间的方向偏转角度序列和距离变化序列，所述方向偏转角度序列表征船舶航行方向的改变情况，所述距离变化序列表征船舶航行速度的变化情况； 对所述港口作业时序信息中的货物装卸记录进行时序模式识别，提取货物在港口的装卸顺序特征和设备使用交替特征，所述装卸顺序特征表征不同货物类型在港口的处理先后顺序，所述设备使用交替特征表征不同作业设备的启用切换顺序； 对所述货物转运衔接信息中的转运节点数据进行节点关联分析，得到货物在转运节点的停留时长特征和转运衔接顺畅特征，所述停留时长特征表征货物在转运节点的处理耗时情况，所述转运衔接顺畅特征表征不同转运节点之间的衔接紧密程度； 将所述方向偏转角度序列、所述距离变化序列、所述装卸顺序特征、所述设备使用交替特征、所述停留时长特征及所述转运衔接顺畅特征进行特征融合，得到联运运量影响特征； 所述依据所述联运运量影响特征开展运量趋势分析，生成联运区段运量预测特征，包括： 将所述联运运量影响特征中的船舶航行轨迹特征进行时间序列展开，按照时间顺序将船舶航行轨迹特征排列为轨迹时间序列； 对所述轨迹时间序列进行趋势提取，通过移动平均算法分离出长期趋势分量和短期波动分量，所述长期趋势分量表征运量在长时间范围内的变化方向，所述短期波动分量表征运量在短时间内的起伏变化情况； 将所述长期趋势分量输入至运量预测模型的趋势预测层，得到长期运量预测特征； 将所述短期波动分量输入至运量预测模型的波动调整层，得到波动影响特征； 将所述长期运量预测特征和所述波动影响特征进行特征融合，得到初步运量预测特征； 对所述初步运量预测特征进行区段划分，按照江运区段和海运区段的地理边界将整体运量预测特征分割为江运区段运量预测特征和海运区段运量预测特征； 将所述江运区段运量预测特征和所述海运区段运量预测特征整合为联运区段运量预测特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人交通运输部水运科学研究所，其通讯地址为：100088 北京市海淀区西土城8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。