一种基于车载传感器和大数据的货损预测系统

专利主权项内容

1.一种基于车载传感器和大数据的货损预测系统，其特征在于，包括：车载传感器网络，用于实时监测货物冷链运输中的关键指标数据；数据收集与分析中心，与所述车载传感器网络进行数据交互，用于对所述关键指标数据进行数据清洗和去噪处理，用于去除无效值、虚点、重影、横向和纵向漂移的噪声数据；预测模块，与所述数据收集与分析中心进行数据交互，用于基于ARIMA模型，通过获取处理后的所述关键指标数据的时间序列数据进行模型训练，构建货损预测模型，对未来的货损情况进行预测；货损评价模块，分别与所述数据收集与分析中心和所述预测模块进行数据交互，用于对处理后所述关键指标数据进行分类，获取评价指标，并利用变异系数法确定每个评价指标的权重，获取异动告警阈值，并依据所述货损预测模型，对未来时间序列内存在的异动风险数据进行告警；模型评估和优化模块，用于根据模型的评估预测误差，对预测模型进行优化；显示模块，用于显示预测得到的货损结果、告警信息以及处理后的所述关键指标数据。