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申请/专利权人：广东联宇物流有限公司

摘要：本发明涉及一种分区域智慧物流协调系统，包括：地区划分器件，用于对目标城市执行分区处理以获得各个物流服务分区；区域判断机构，用于预测每一个物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量；物流协调机构，用于针对每一个物流服务分区，基于接收到的物流接收数据以及物流发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量。通过本发明，能够在采用定制的地区划分模式执行物流服务分区的划分处理的基础上，针对每一物流服务分区，根据其周围物流服务分区的历史物流信息以及分区配置数据智能判断未来时刻物流服务分区的物流服务需求，从而实现物流服务需求和物流服务资源的动态匹配。

主权项：1.一种分区域智慧物流协调系统，其特征在于，所述系统包括：地区划分器件，用于对目标城市执行分区处理以获得各个物流服务分区，每一物流服务分区包括一个以上城市街区，对目标城市执行分区处理获得的各个物流服务分区分别对应的各个实体分布面积的标准差小于等于设定标准差阈值；计时服务器件，用于提供计时服务，并在每一天的零点到达时，发出数据采集请求；采集执行器件，分别与计时服务器件以及云端存储节点连接，用于在接收到数据采集请求时，针对目标物流服务分区从所述云端存储节点处获取零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据；区域判断机构，与所述采集执行器件连接，用于基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出；物流协调机构，与所述区域判断机构连接，用于基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量；其中，在接收到数据采集请求时，针对目标物流服务分区从所述云端存储节点处获取零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据包括：每一天对应的一份邻区物流数据包括目标物流服务分区的周围各个物流服务分区分别对应的物流接收数据以及物流发送数量；其中，基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量包括：目标城市范围内当天的物流接收资源的总数以及物流发送资源的总数分别为固定数值；其中，基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量包括：采用数值仿真公式表示接收到的参考接收数量以及参考发送数量与在目标城市范围内调节后的当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量的数值对应关系；基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出包括：目标物流服务分区包括的城市街区数量越多，所述设定数量的取值越大；基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量包括：接收到的参考接收数量越多，调节后的当天的物流接收资源的数量越多；基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出包括：采用训练后的深度神经网络执行所述智能判断动作；基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量包括：物流接收资源或者物流发送资源为执行接收发送操作的物流人员、执行接收发送操作的物流车辆或者执行接收发送操作的物流配套设施；基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出包括：将目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数作为训练后的深度神经网络的逐项输入内容；基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出包括：运行训练后的深度神经网络以获得其输出的目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量。

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