本發(fā)明屬于智慧港口領域，具體涉及一種基于數(shù)字化智能算法的港口管理方法、系統(tǒng)及設備。

背景技術(shù)：

1、在當今信息爆炸的時代，數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化已經(jīng)深入至各行各業(yè)中，在全球化貿(mào)易的浪潮中，港口作為物流鏈重要節(jié)點，其運營效率和管理水平對于整個供應鏈順暢運轉(zhuǎn)至關重要，隨著數(shù)字化和智能化的發(fā)展，港口行業(yè)正經(jīng)歷一場前所未有的變革。

2、然而，隨著國際貿(mào)易量的不斷增加，港口管理所面臨的挑戰(zhàn)日益嚴峻，貨物堆積、調(diào)度復雜和環(huán)境污染等問題層出不窮。傳統(tǒng)的港口管理模式數(shù)據(jù)采集不全面、資源配置不合理和裝卸效率低下，無法實現(xiàn)港口的動態(tài)管理，且不能港口的實時變化，因此傳統(tǒng)的港口管理模式已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代社會對于港口的效率、安全和環(huán)保等方面的要求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于數(shù)字化智能算法的港口管理方法、系統(tǒng)及設備，以解決現(xiàn)有技術(shù)無法實現(xiàn)港口動態(tài)管理的問題。

2、為達到上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

3、第一方面，一種基于數(shù)字化智能算法的港口管理方法，包括以下步驟：

4、采集貨物信息、船舶信息、車輛信息并進行預處理；

5、根據(jù)預處理后的船舶信息進行智能泊位計劃，得到泊位信息，然后根據(jù)預處理后的貨物信息、預處理后的車輛信息和所述泊位信息進行智能配載計劃，獲得配載信息；采集港口儲存信息，所述配載信息結(jié)合所述港口儲存信息進行智能堆存計劃，得到堆存信息；

6、根據(jù)所述泊位信息、配載信息和堆存信息進行智能選位，獲得選位參數(shù)和選位任務，根據(jù)所述選位參數(shù)和選位任務進行自動發(fā)箱實現(xiàn)港口實時調(diào)度。

7、在一些實施方式中，還包括以下步驟：

8、采集港口運營信息，通過所述港口運營信息查詢得到貨物位置信息；

9、根據(jù)所述貨物位置信息，輸入對應貨物的裝卸時間，完成貨物預約裝卸。

10、在一些實施方式中，還包括以下步驟：

11、采集環(huán)境參數(shù)信息，所述環(huán)境參數(shù)信息包括溫度信息和濕度信息，若所述環(huán)境參數(shù)信息出現(xiàn)異常值，則輸出報警信號；

12、采集實時圖像信息，根據(jù)所述實時圖像信息進行港口監(jiān)控。

13、在一些實施方式中，所述智能泊位計劃、智能配載計劃和智能堆存計劃基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡模型實現(xiàn)；

14、所述泊位信息、配載信息和堆存信息通過反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行智能選位；

15、所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型的建立步驟如下：

16、采集港口吞吐量的預測值和真實值，根據(jù)所述預測值和真實值進行差分運算得到港口吞吐量預測殘差數(shù)據(jù)；

17、根據(jù)所述港口吞吐量的預測值，進行arima平穩(wěn)性判斷后建立arima模型；

18、根據(jù)所述港口吞吐量預測殘差數(shù)據(jù)、貨物信息、船舶信息和車輛信息，并通過arima模型優(yōu)化后，構(gòu)建bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

19、在一些實施方式中，所述根據(jù)所述選位參數(shù)和選位任務進行自動發(fā)箱實現(xiàn)港口實時調(diào)度的步驟，具體包括：

20、根據(jù)所述選位參數(shù)和選位任務進行箱位選擇，更新對應箱位的歷史狀態(tài)信息，得到對應箱位的當前狀態(tài)信息；

21、根據(jù)對應箱位的當前狀態(tài)信息進行自動發(fā)箱，實現(xiàn)港口實時調(diào)度；

22、所述箱位選擇包括：出口箱選位、中轉(zhuǎn)箱選位、進口箱選位、轉(zhuǎn)堆選位、卸船箱選位、進場箱選位和提箱選位；

23、所述當前狀態(tài)信息包括箱位鎖定、箱位確認和箱位更新。

24、在一些實施方式中，所述智能堆存計劃包括貨物儲存，所述貨物存儲通過brp策略和bss-brp策略實現(xiàn)的步驟包括：

25、采集入場卸貨順序和提貨檢索順序，根據(jù)所述入場卸貨順序通過brp策略進行存儲，得到初始存儲位置，然后根據(jù)所述提貨檢索順序通過bss-brp策略優(yōu)化所述初始存儲位置，獲得優(yōu)化后的存儲位置。

26、第二方面，一種基于數(shù)字化智能算法的港口管理系統(tǒng)，包括

27、數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集貨物信息、船舶信息、車輛信息并進行預處理；

28、智能決策模塊，用于根據(jù)預處理后的船舶信息進行智能泊位計劃，得到泊位信息，然后根據(jù)預處理后的貨物信息、預處理后的車輛信息和所述泊位信息進行智能配載計劃，獲得配載信息；采集港口儲存信息，所述配載信息結(jié)合所述港口儲存信息進行智能堆存計劃，得到堆存信息；

29、實時調(diào)度模塊，用于根據(jù)所述泊位信息、配載信息和堆存信息進行智能選位，獲得選位參數(shù)和選位任務，根據(jù)所述選位參數(shù)和選位任務進行自動發(fā)箱實現(xiàn)港口實時調(diào)度。

30、在一些實施方式中，還包括：

31、貨物查詢模塊，用于采集港口運營信息，通過所述港口運營信息查詢得到貨物位置信息；

32、裝卸預約模塊，用于根據(jù)所述貨物位置信息，輸入對應貨物的裝卸時間，完成貨物預約裝卸。

33、在一些實施方式中，還包括：

34、實時報警模塊，用于采集環(huán)境參數(shù)信息，所述環(huán)境參數(shù)信息包括溫度信息和濕度信息，若所述環(huán)境參數(shù)信息出現(xiàn)異常值，則輸出報警信號；

35、視頻監(jiān)控模塊，用于采集實時圖像信息，根據(jù)所述實時圖像信息進行港口監(jiān)控。

36、第三方面，一種電子設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器中運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)所述一種基于數(shù)字化智能算法的港口管理方法的步驟。

37、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

38、本發(fā)明提供一種基于數(shù)字化智能算法的港口管理方法，通過預處理后的船舶信息進行智能泊位計劃獲得泊位信息，然后根據(jù)預處理后的貨物信息、預處理后的車輛信息和所述泊位信息進行智能配載計劃獲得配載信息；采集港口儲存信息，所述配載信息結(jié)合所述港口儲存信息進行智能堆存計劃，得到堆存信息，最后根據(jù)泊位信息、配載信息和堆存信息進行智能選位，獲得選位參數(shù)和選位任務，根據(jù)選位參數(shù)和選位任務進行自動發(fā)箱實現(xiàn)港口實時調(diào)度。本發(fā)明能夠根據(jù)采集的信息實時響應港口的各種變化，動態(tài)調(diào)整操作策略，最大限度提高港口運營效率，降低人為管理中出現(xiàn)錯誤的可能性，提高港口服務質(zhì)量。此外，能夠?qū)崟r采集貨物信息、船舶信息和車輛信息，能提供準確的港口實時報告，以便后續(xù)人工對港口當前情況進行基于專家經(jīng)驗的戰(zhàn)略決策，解決現(xiàn)有技術(shù)無法實現(xiàn)港口動態(tài)管理的問題。

39、進一步地，本發(fā)明中智能泊位計劃、智能配載計劃和智能堆存計劃基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡算法實現(xiàn)，泊位信息、配載信息和堆存信息通過反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡算法(backpropagation?neural?network?algorithm，bp神經(jīng)網(wǎng)絡算法)進行智能選位，能夠?qū)崿F(xiàn)高度智能化的決策過程，減少人工干預和錯誤，提高工作效率和準確性，此外能夠處理大量港口實時采集數(shù)據(jù)，并通過學習迭代優(yōu)化，實現(xiàn)泊位、配載和堆存資源的合理配置，減少資源浪費，提高資源利用率，降低運營成本，本發(fā)明在港口管理中采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡算法能夠快速響應需求變化，靈活調(diào)整泊位、配載和堆存計劃。

40、進一步地，本發(fā)明在貨物存儲中結(jié)合brp(based?on?receive?priority)策略和bss-brp(best?storage?sequence?based?on?retrieval?priority)策略進行存儲，通過入場卸貨順序和提貨檢索順序，能夠確保高優(yōu)先級的貨物優(yōu)先入庫存儲，減少因等待低優(yōu)先級貨物入庫而導致存儲時間浪費的情況，同時能夠優(yōu)化存儲序列，確保高優(yōu)先級貨物能夠迅速找到取出，減少貨物在存儲和取貨過程中搬運次數(shù)和距離，降低貨物損耗，提升物流效率。