多环境载荷分布预测算法

预测偏远差小

与仅预测载荷不同，该算法同时输出预测结果的可靠性评估，使工程车辆调度决策能够建立在可量化的可信度之上。

Guohua, Wu · 李学飞 · 姚宗伟 · Cui, Da · Wei, Guan · Zi, Wang · Hewen, Zheng · Wang, Yongpeng

Journal of Cleaner Production 2025

参数信息

平均最大偏差

0.025

技术优势

预测同时给可信度

网络不仅输出载荷分布预测，还输出对预测结果的可信度评估，使后续决策能够考虑到预测的不确定性。

八种环境都稳定

在八种不同环境下，预测的平均最大偏差不超过0.025，表明方法在不同工况下具有一致的低误差表现。

修复了图像退化

提出的新图像修复过程能够处理极端环境造成的图像退化，为后续载荷预测提供更可靠的输入。

训练代码公开

论文提供了网页代码和数据集，方便其他研究者复现和进一步优化。

应用场景

• 智能矿山调度：利用可信度评估优化装载和调度策略，减少因预测不可靠导致的低效操作。
• 工程车辆监控：实时监测车辆载荷分布并评估预测可靠性，辅助安全运营管理。
• 运输优化系统：提供可靠载荷数据，支持运输路径和载重规划，提高整体运输效率。
• 工业预测性维护：通过载荷分布分析识别过载等异常，支持预防性维护决策。