一种基于HTM的物流货运车辆快速查询系统及其设计方法与流程

技术特征：
1.一种基于htm的物流货运车辆快速查询系统及其设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集单个物流车辆在某个较长时间内路线统计数据，将所经过的每个区县地点转换为六位数的地理编码，与该物流车辆的索引编码联合编码，构成具有时序特性的物流车辆轨迹实时在线数据流；步骤2，针对物流平台的物流车辆轨迹分析应用，将该物流车辆的每个时间点的车辆和地点的联合编码转化为输入编码作为输入，用htm模型学习该物流车辆行驶轨迹的变化；步骤3，利用htm空间池算法对该输入空间池化，将该输入映射为一组激活的微柱，完成空间池对输入数据的表征；步骤4，空间池完成学习之后，在被激活微柱上生成学习细胞集将被激活的微柱集送入时间池进行训练，构建输入之间的时序关系，并在htm中形成记忆；步骤5，时间池完成对物流车辆实时在线轨迹数据的学习，输出下个时间点的物流车辆轨迹预测模式，由分类解码器根据最终训练的结果给出预测的物流车辆与地点的联合编码，最后将该联合编码解码为车辆和地点，作为该物流车辆的下个时间点的预测到达地点。步骤6，实现一个基于htm训练模型的物流车辆的在线查询系统，对模型输入起始地点和到达地点，根据输出车辆与起始地点的联合编码，判断该车辆是否有该到达地点的预测模式，将满足条件的车辆作为两个地点之间的来往车辆，完成快速查询。2.根据权利要求1所述的一种基于htm的物流货运车辆快速查询系统及其设计方法，其特征在于，所述步骤6中，实现一个基于htm训练模型的物流车辆的在线查询系统，主要包括以下步骤：步骤6.1，将物流车辆的车牌号与经过地点作为联合编码输入模型进行训练；步骤6.2，完成训练后达到输入该物流车辆与目前所在地点可以预测到下一目的地的效果；步骤6.3，输入的两个地点，根据该物流车辆与起始地点的联合编码，判断下一到达地点是否包含输入的到达地点；步骤6.4，若包含，该物流车辆即为两个地点之间的经常往来车辆。步骤6.5，将该物流平台所有的物流车辆与所行驶的轨迹的联合编码都输入htm模型进行以上训练，完成最终的训练。

技术总结
本发明公开了一种基于HTM的物流货运车辆快速查询系统及其设计方法。针对物流车辆大数据查询系统访问本地存储设备效率低的问题，引入了基于HTM的机器学习方案替代原有的单一数据库检索的方案，设计了基于HTM的物流货运车辆快速查询系统，以完成物流车辆大数据的快速查询。本发明利用了HTM在时序预测方面运行效率高的优点，构建了物流车辆的轨迹预测方案，并在此基础上完成了车辆的快速查询系统，利用HTM机器学习训练模型，降低存储压力，提高物流大数据系统中检索物流车辆数据的效率。并且该模型能够动态的适应车辆的轨迹变化，可以实时记录并完成训练，增强了该系统的有效性和实用性。性。性。


技术研发人员：施俊 施芸
受保护的技术使用者：惠龙易通国际物流股份有限公司
技术研发日：2022.11.07
技术公布日：2022/12/30