【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法及系统。
技术介绍
1、中欧班列铁路不仅具备长距离运输的优势，更能够针对多样化的货物进行运输，而途经多地区中转站情况复杂性使得物流数据的溯源在运输中占据了重要地位。中欧班列铁路物流数据全程追溯方法及系统是基于物联网、区块链、大数据等先进技术构建的，旨在实现中欧班列铁路货物运输过程的全程追溯和管理。通过实时监测和记录货物运输数据，结合区块链技术确保数据的安全性和不可篡改性，系统可提供货物信息、运输路径、环境监测等多方位的追溯信息，提高物流运输的透明度、可信度和效率，为中欧物流贸易提供可靠支持。
2、而在运输监测过程中，由于不同地区的运输环境不同以及多节车厢的货物运输不同，这使得运输过程中的监测数据的异常判断较为困难，对异常情况监测的准确性不高，导致溯源数据存在误差较大的情况。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中对异常情况监测的准确性不高，导致溯源数据存在误差较大情况的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
2、根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法。
3、一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法，包括：
4、在中欧班列铁路的每个运输段上，获取当前列车每个车厢的载物重量和振动数据，以及空载车厢的振动数据；
5、根据每个运输段上空载车厢的振动数据的波动稳定情况，确
6、在每个运输段上，根据当前列车每个车厢与所有车厢的载物重量偏差情况，以及每个车厢与所有车厢的振动数据在分布上的偏差情况，获得当前列车每个车厢在每个运输段上的数据幅度异常；
7、结合当前列车每个车厢在每个运输段上的数据幅度异常和轨道变化异常，获取当前列车每个车厢在每个运输段的异常程度；基于异常程度确定溯源数据进行上传。
8、进一步地，所述轨道质量的获取方法包括：
9、在每个运输段上，根据空载车厢振动数据的数值分布混乱程度，确定每个运输段的数据波动混乱度；
10、在每个运输段上，依据空载车厢振动数据的波动情况确定波动段；根据波动段中数据的波动剧烈程度，确定每个运输段的数据波动变化度；
11、根据每个运输段上，每个运输段的数据波动混乱度和数据波动变化度，获得每个运输段的轨道质量；数据波动混乱度和数据波动变化度均与轨道质量呈负相关。
12、进一步地，所述依据空载车厢振动数据的波动情况确定波动段，包括：
13、在每个运输段上，获取空载车厢振动数据的振动曲线；获取振动曲线上的极小值；
14、将空载车厢振动曲线中每相邻两个极小值之间的数据段，作为每个运输段上空载车厢振动数据的波动段。
15、进一步地，所述轨道变化异常的获取方法包括：
16、对于任意一个运输段，按照列车经过顺序将该运输段及前所有运输段进行排序，获得该运输段的运输序列；
17、将每个运输段中当前列车所有车厢的振动数据的均值，作为每个运输段的运输振动值；
18、将运输振动值按照运输序列中对应运输段的顺序排列，获得该运输段的运输振动序列；将轨道质量按照运输段序列中对应运输段的顺序排列，获得该运输段的轨道质量序列；
19、根据该运输段的运输振动序列与轨道质量序列的相关性，获得该运输段的变化关联度；将该运输段与运输序列中上一运输段在变化关联度的差异情况，作为该运输段的轨道变化异常。
20、进一步地，所述数据幅度异常的获取方法包括：
21、对于当前列车的任意一个车厢，将该车厢的载物重量在所有车厢载物重量中的偏离程度，作为该车厢的重量系数；
22、对每个运输段上当前列车所有车厢的振动数据设置相同的采样时刻；
23、在每个运输段上，根据每个采样时刻下该车厢的振动数据偏离情况，以及所有车厢振动数据的分布混乱程度，获得该车厢在每个采样时刻的异常度；
24、在每个运输段上，结合该车厢在所有采样时刻的异常度以及该车厢的重量系数，获得该车厢在每个运输段上的数据幅度异常。
25、进一步地，所述异常度的获取方法包括：
26、对每个运输段上任意一个采样时刻，将该采样时刻下当前列车所有车厢对应振动数据的数据均值，作为该采样时刻的时刻均值；将该车厢在该采样时刻下对应振动数据的数据与时刻均值的差异，作为该车厢在该采样时刻下的数值偏离；
27、将该采样时刻下当前列车所有车厢对应振动数据的数据标准差，作为该采样时刻的时刻混乱值；
28、结合该车厢在该采样时刻下的数值偏离和时刻混乱值，获得该车厢在该采样时刻的异常度；数值偏离与异常度呈正相关，时刻混乱值与异常度呈负相关。
29、进一步地，所述在每个运输段上，结合该车厢在所有采样时刻的异常度以及该车厢的重量系数，获得该车厢在每个运输段上的数据幅度异常，包括：
30、将该车厢的重量系数负相关映射并归一化处理的值，作为该车厢的置信系数；
31、在每个运输段上，将该车厢在每个采样时刻下的异常度与置信系数的乘积，作为该车厢在每个采样时刻下的异常偏离度；
32、在每个运输段上，将该车厢在所有采样时刻下的异常偏离度的均值，作为该车厢在每个运输段上的数据幅度异常。
33、进一步地，所述异常程度的获取方法包括：
34、将每个运输段的轨道变化异常和当前列车每个车厢在对应运输段的数据幅度异常的乘积进行归一化处理，获得每个车厢在每个运输段的异常程度。
35、进一步地，所述基于异常程度确定溯源数据进行存储，包括：
36、当异常程度大于预设异常监测阈值时，将对应车厢在运输段的运行状态信息作为溯源数据进行上传存储。
37、根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种中欧班列铁路物流数据全程追溯系统。
38、一种中欧班列铁路物流数据全程追溯系统，包括：
39、数据获取模块，用于在中欧班列铁路的每个运输段上，获取当前列车每个车厢的载物重量和振动数据，以及空载车厢的振动数据；
40、轨道异常分析模块，用于根据每个运输段上空载车厢的振动数据的波动稳定情况，确定每个运输段的轨道质量；在每个运输段前的所有运输段上，根据当前列车所有车厢的振动数据与轨道质量的相关变化情况，获得每个运输段的轨道变化异常；
41、车厢异常分析模块，用于在每个运输段上，根据当前列车每个车厢与所有车厢的载物重量偏差情况，以及每个车厢与所有车厢的振动数据在分布上的偏差情况，获得当前列车每个车厢在每个运输段上的数据幅度异常；
42、异常溯源存储模块，用于结合当前列车每个车厢在每个运输段上的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法，其特征在于，所述轨道质量的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法，其特征在于，所述依据空载车厢振动数据的波动情况确定波动段，包括：
4.根据权利要求1所述一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法，其特征在于，所述轨道变化异常的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法，其特征在于，所述数据幅度异常的获取方法包括：
6.根据权利要求5所述一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法，其特征在于，所述异常度的获取方法包括：
7.根据权利要求5所述一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法，其特征在于，所述在每个运输段上，结合该车厢在所有采样时刻的异常度以及该车厢的重量系数，获得该车厢在每个运输段上的数据幅度异常，包括：
8.根据权利要求1所述一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法，其特征在于，所述异常程度的获取方法包括：>
9.根据权利要求1所述一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法，其特征在于，所述基于异常程度确定溯源数据进行上传，包括：
10.一种中欧班列铁路物流数据全程追溯系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法，其特征在于，所述轨道质量的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法，其特征在于，所述依据空载车厢振动数据的波动情况确定波动段，包括：
4.根据权利要求1所述一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法，其特征在于，所述轨道变化异常的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述一种中欧班列铁路物流数据全程追溯方法，其特征在于，所述数据幅度异常的获取方法包括：
6.根据权利要求5所述一种中欧班...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖建，
申请(专利权)人：南京龙潭铁路有限公司，
类型：发明
国别省市：
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