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物流大数据标准案例研究

(1)综合交通数据采集平台综合交通数据采集平台主要提供多源异构数据的采集与清洗功能,解决数据的不一致性问题,有效提高数据质量评价与数据清洗技术,主要功能包括以下几个方面:●根据业务范围应用类型提供数据采集中间件与信息采集工具 (3)物流运力预警分配平台物流运力预警分配平台主要提供跨平台数据环境下物流运力警报的评估、发布和关闭以及相应级别下分配物流运力的技术,主要功能包括以下几个方面:●多维度采集公共平台和行业领域综合交通业务数据 ,比如天气、节假日、重大社会活动、运力资源等;●实时采集目标区域内的运力指标数据,评判行业运力紧张状况,预估时间、空间、持续范围程度;●结合智能终端设备,下发并适时调整运力警报分级,通报实时状态;●针对不同分级警报状态 (3)虚拟场景构建标准化虚拟调度系统用来线下模拟物流配送的真实场景变化过程,以商圈为粒度构建由骑士、用户、配送事件、场景参数等虚拟数据组成的虚拟场景,达到线下演算、优化调度算法系统的效果。 尤其是在物流运输需求预测供需调配方面,有必要进一步提供大数据环境下城市物流运输的预测需求、调配供给和平衡供需等技术,未来可能涉及的研究方向包括:基于历史交易和消费信息,采集并存储特定行业领域的物流运输需求大数据
来源:大数据期刊
2017-11-15
共 9 页 总数:83
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