【摘 要】
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在钢铁物流场景下,卡车进厂卸货之前首先要在厂外排队。排队时间按照货物品种不同,短则半个小时,长则数十小时。卡车司机在无法预知等待时间的情况下,只能随时呆在车内待命。
【基金项目】
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国家重点研发计划(编号:2018YFB1003404),国家自然科学基金项目(编号:61972149)资助
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在钢铁物流场景下,卡车进厂卸货之前首先要在厂外排队。排队时间按照货物品种不同,短则半个小时,长则数十小时。卡车司机在无法预知等待时间的情况下,只能随时呆在车内待命。这种情况既增加了物流成本,也降低了司机对平台的满意度。首先分析了信息平台产生的数据并抽取出有价值的特征,然后提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)与线性模型(Linear)的组合模型用于卡车等待时间预测。LSTM模型从历史数据中学得先验知识,Linear模型结合先验知识与车辆的实时信息进行等待时间预测。在日照钢铁集团实际生产环境下,将LSTM
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