本发明专利技术公开了一种跨境物流运输管理系统及其控制方法,包括:定位模块,用于进行物流货船位置数据和货运港口位置数据的获取;港口模块,用于进行各个货运港口的货物信息数据的获取;预测模块,以GeoHash方式建立空间索引,基于获取的货运港口位置数据,搜索临近九宫网格位置的疫情事件数据,并进行风险预测;评估模块,用于根据物流货船到达货运港口的时间节点对风险预测结果进行风险等级评估;成本模块,用于根据物流货船的停留时间和货物装卸量,以及风险等级评估结果预测运输成本波动值;管理模块,基于运输成本波动值对运输价格进行调整;该跨境物流运输管理系统及其控制方法能够针对于疫情事件状态智能化的管理价格波动因素。素。素。
【技术实现步骤摘要】
一种跨境物流运输管理系统及其控制方法
[0001]本专利技术涉及一种跨境物流运输管理系统及其控制方法。
技术介绍
[0002]港口是位于海、江、河、湖、水库沿岸,具有水陆联运设备以及条件以供船舶安全进出和停泊的运输枢纽。港口是水陆交通的集结点和枢纽处,是工农业产品和外贸进出口物资的集散地,也是船舶停泊、装卸货物、上下旅客、补充给养的场所。
[0003]海运输送一直都是全球比较重要的交通运输渠道,海运输送的货物经过货运航道后,都会进入货运港口进行装卸货,然而由于疫情所造成的紧张情况,容易导致货运港口的装卸货存在停滞的风险,目前,针对于货运港口的运输缺少较为有效的价格管理手段。
技术实现思路
[0004]针对现有技术中的不足,本专利技术的目的是提供一种能够针对于疫情事件状态智能化的管理价格波动因素的跨境物流运输管理系统及其控制方法。
[0005]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是:
[0006]一种跨境物流运输管理系统,包括:
[0007]定位模块,用于进行物流货船位置数据和货运港口位置数据的获取;
[0008]港口模块,用于进行各个货运港口的货物信息数据的获取;
[0009]预测模块,以GeoHash方式建立空间索引,基于获取的货运港口位置数据,搜索临近九宫网格位置的疫情事件数据,并进行风险预测;
[0010]评估模块,用于根据物流货船到达货运港口的时间节点对风险预测结果进行风险等级评估;
[0011]成本模块,用于根据物流货船的停留时间和货物装卸量,以及风险等级评估结果预测运输成本波动值;
[0012]管理模块,基于运输成本波动值对运输价格进行调整。
[0013]作为优选,该物流货船位置数据的获取方法为:采用AIS、RFID、VITS、卫星定位、雷达中的一种或多种定位端来进行物流货船位置数据的获取,并将获取的物流货船位置数据发送至服务器端进行保存,该物流货船位置数据包括有当前所处的经纬度和对应的时间戳。
[0014]作为优选,该货运港口位置数据的获取方法为:采用自行导入的方式输入货运港口的经纬度数据信息至服务器端内进行保存。
[0015]作为优选,各个货运港口的货物信息数据的获取方法为:根据订单信息在服务器内导入各个货运港口的货物信息数据,该货物信息数据包括各个货运港口的待装载货物信息、待卸除货物信息和货物目的地信息。
[0016]作为优选,搜索临近九宫网格位置的疫情事件数据的方法为:采用Geohash编码得到若干矩形网格,以获取的货运港口位置数据的矩形网格位置为中心点,以九宫格的方式
搜索邻靠的矩形网格,在该矩形网格位置区间内搜索疫情事件数据,该疫情事件数据包括有当前感染人数、新增感染人数和时间节点。
[0017]作为优选,进行风险预测的方法为:对各个时间节点内的新增感染人数进行拟合,根据拟合结果将时间节点划分为若干时间区间段,调用预设的传染病预测模型以根据感染总人数和时间区间段进行疫情预测,得到疫情预测结果,基于该疫情预测结果进行增量判断或减量判断。
[0018]作为优选,根据物流货船到达货运港口的时间节点对风险预测结果进行风险等级评估的方法为:根据物流货船位置预估到达货运港口的时间节点,搜索该时间节点所对应的时间区间段的临近九宫网格位置的疫情预测结果进行匹配,该原始风险等级的预设值为n,当该货运港口的临近九宫网格位置的疫情预测结果每存在一增量判断网格时,风险等级的预设值增加1。
[0019]作为优选,预测运输成本波动值的方法为:设置物流货船的停留时间的区间价格波动系数x1,x2,
…
,x
n
,以及货物装卸量的区间价格波动系数y1,y2,
…
,y
n
,接着以该货运港口的风险等级作为基础,预测该运输成本的波动。
[0020]本专利技术要解决的另一技术问题为提供一种跨境物流运输控制方法,包括以下步骤:
[0021]1)获取物流货船的位置数据和货运港口的位置数据,并传输给服务器端;
[0022]2)获取该物流货船所流经的各个货运港口的货物信息数据,并传输给服务器端,并与该物流货船进行关联;
[0023]3)以GeoHash方式建立空间索引,基于获取的货运港口位置数据,搜索临近九宫网格位置的疫情事件数据,并进行风险预测;
[0024]4)根据物流货船到达货运港口的时间节点对风险预测结果进行风险等级评估;
[0025]5)设置物流货船的停留时间的区间价格波动系数x1,x2,
…
,x
n
,以及货物装卸量的区间价格波动系数y1,y2,
…
,y
n
,接着以该货运港口的风险等级作为基础,预测该运输成本的波动;
[0026]6)基于预测的运输成本波动情况对运输价格进行调整。
[0027]作为优选,该运输价格包括有基础价格和波动价格,基于预测的运输成本波动情况对波动价格部分进行调整,根据物流货船的停留时间的区间价格波动系数x
n
和货物装卸量的区间价格波动系数y
n
,以及风险等级的数值n,得到波动价格的基础值为w,其波动价格为w*n*(x
n
+y
n
)。
[0028]本专利技术的有益效果是:
[0029]通过采用定位模块和港口模块,确定物流货船的位置、途径的货运港口,以及到达货运港口的时间,接着通过GeoHash方式建立空间索引,确定途径的货运港口邻近九宫网格位置区域是否存在疫情事件,并判断疫情事件是处于不可控的增量状态或是可控的减量状态,从而判断该货运港口的风险等级,接着通过物流货船的停留时间和装卸货物量,预估该风险等级对物流货船的造成的运输成本增量,并以该增量作为波动价格对运输成本进行管控。
附图说明
[0030]图1为本专利技术的原理流程图;
[0031]图2为目前Geohash使用的精度图。
具体实施方式
[0032]以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述,所举实例只用于解释本专利技术,并非用于限定本专利技术的范围。在下列段落中参照附图以举例方式更具体地描述本专利技术。根据下面说明和权利要求书,本专利技术的优点和特征将更清楚。需说明的是,附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例,仅用以方便、明晰地辅助说明本专利技术实施例的目的。
[0033]除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本专利技术。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
[0034]实施例
[0035]参阅图1所示,一种跨境物流运输管理系统,包括:
[0036]定位模块,用于进行物流货船位置数据和货运港口位置数据的获取;
[0037]港口模本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种跨境物流运输管理系统,其特征在于,包括:定位模块,用于进行物流货船位置数据和货运港口位置数据的获取;港口模块,用于进行各个货运港口的货物信息数据的获取;预测模块,以GeoHash方式建立空间索引,基于获取的货运港口位置数据,搜索临近九宫网格位置的疫情事件数据,并进行风险预测;评估模块,用于根据物流货船到达货运港口的时间节点对风险预测结果进行风险等级评估;成本模块,用于根据物流货船的停留时间和货物装卸量,以及风险等级评估结果预测运输成本波动值;管理模块,基于运输成本波动值对运输价格进行调整。2.根据权利要求1所述的跨境物流运输管理系统,其特征在于:该物流货船位置数据的获取方法为:采用AIS、RFID、VITS、卫星定位、雷达中的一种或多种定位端来进行物流货船位置数据的获取,并将获取的物流货船位置数据发送至服务器端进行保存,该物流货船位置数据包括有当前所处的经纬度和对应的时间戳。3.根据权利要求2所述的跨境物流运输管理系统,其特征在于:该货运港口位置数据的获取方法为:采用自行导入的方式输入货运港口的经纬度数据信息至服务器端内进行保存。4.根据权利要求3所述的跨境物流运输管理系统,其特征在于:各个货运港口的货物信息数据的获取方法为:根据订单信息在服务器内导入各个货运港口的货物信息数据,该货物信息数据包括各个货运港口的待装载货物信息、待卸除货物信息和货物目的地信息。5.根据权利要求1所述的跨境物流运输管理系统,其特征在于:搜索临近九宫网格位置的疫情事件数据的方法为:采用Geohash编码得到若干矩形网格,以获取的货运港口位置数据的矩形网格位置为中心点,以九宫格的方式搜索邻靠的矩形网格,在该矩形网格位置区间内搜索疫情事件数据,该疫情事件数据包括有当前感染人数、新增感染人数和时间节点。6.根据权利要求5所述的跨境物流运输管理系统,其特征在于:进行风险预测的方法为:对各个时间节点内的新增感染人数进行拟合,根据拟合结果将时间节点划分为若干时间区间段,调用预设的传染病预测模型以根据感染总人数和时间区间段进行疫情预测,得到疫情预测结果,基于该疫情预测结果进行增量判断或减量判断。7.根据权利要求6所述的跨境物流运输管理系统,其特征在于:根据物流货船...
【专利技术属性】
技术研发人员:韩海峰,贺建志,吴利金,肖涛,
申请(专利权)人:广州市综合交通枢纽有限公司,
类型:发明
国别省市:
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