智慧物流园解决方案(54页PPT)(附下载方式)

篇幅所限,本文只提供部分资料内容,完整资料请看下面链接
https://download.youkuaiyun.com/download/AI_data_cloud/89038302

资料解读:智慧物流园解决方案(54页PPT)

详细资料请看本解读文章的最后内容

智慧物流园解决方案是一套综合性的服务体系,旨在通过现代信息技术手段,实现物流园区的高效管理和服务优化。该方案涵盖了从数据采集、处理到应用的全过程,致力于提升物流园区的运行效率和用户体验。

总体架构与设计思路

智慧物流园解决方案的总体架构分为展示层、应用层、数据中台和基础设施层。展示层包括大屏、PC和移动端应用,提供直观的数据展示和操作界面。应用层则包括运行监测、决策分析、行业监管和指挥调度等功能模块,满足不同用户的需求。数据中台通过汇集各领域信息资源,实现数据的集中存储、管理和共享,消除信息孤岛。基础设施层则提供云计算资源,支持系统的稳定运行。

数据中台的核心能力

数据中台是智慧物流园解决方案的核心,具备数据采集、预处理、存储、资产管控、数据共享和应用的全过程管理能力。通过自主的数据交换产品,支持多种协议和数据库的接入,确保数据的多样性和完整性。数据中台还实现了数据标准的统一管理,保障数据格式和应用的一致性,并通过数据质量管理,提升数据的准确性和可靠性。

交通指标体系与可视化平台

交通指标体系采用大数据平台理念设计,按领域、时间维度和空间维度对指标进行分类存储,提供灵活的指标查询和访问方式。可视化平台则通过图形化编辑界面和拖拽式操作,快速搭建专题应用,满足重大活动和节假日的交通需求。平台的丰富交通业务组件,使得专题应用的开发更加高效和便捷。

综合交通运行监测系统

综合交通运行监测系统实现了全要素、全方式的交通运行监测,掌握交通运行特征,发现异常情况。系统包括日常监测、预测预警和专题监测功能,覆盖高速公路、普通公路、城区路网等多个领域。通过实时数据采集和分析,系统能够及时预警和处理交通异常事件,提升交通管理的精准性和效率。

综合交通指挥调度系统

综合交通指挥调度系统基于日常监测和监管中的异常预警事件,快速启动应急预案,协同多部门进行在线指挥,实现事件的快速反应和高效处置。系统支持智能预警、视频分析识别和事件自动报警功能,确保事件处理的及时性和准确性。通过多级指挥调度和信息反馈机制,系统实现了事件处理的全流程化管理。

综合交通决策支持系统

综合交通决策支持系统以交通业务分析和决策需求为出发点,提供统计分析、专题分析和报告服务,提升政府决策能力和水平。系统通过数据资源的深度融合和挖掘,实现定量分析和科学决策。报告生成模块实现了监测报告、分析报告和专题报告的全流程管理,提升了报告生成的效率和准确性。

综合交通信息服务系统

综合交通信息服务系统通过多种渠道,提供全面、及时的交通出行服务,引导公众高效、便捷地出行。系统包括路网服务、客运出行服务和交通旅游服务等功能模块,满足不同用户的出行需求。通过网站、移动端和多媒体渠道,系统实现了交通服务的统一管理和发布。

智慧物流园的业务系统

智慧物流园的业务系统涵盖了门户、服务大厅、业务平台和支撑平台等多个模块,提供全面的物流服务和管理功能。通过数据驾驶舱和工作管理工具,系统实现了物流业务的全流程展示和高效管理。自助进出区和舱单预配功能,提升了客户的操作便捷性和管理效率。

接下来请您阅读下面的详细资料吧

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

极客11

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值