物联网技术在货物运输跟踪与预测算法中的应用

Application of Internet of Things technology in cargo transportation tracking and prediction algorithms

为了增强货物运输的效能,利用物联网技术持续监控货品的所在地、温度、湿度等参数,运用预估算法,依托线性拟合模型,借助各种参数信息估算产品的运送时长。该算法采用最小平方差法等手段进行优化,确保获得最优系数。结果表明,通过实时收集物联网数据,货物运输的准时率提高了约30%,货物丢失率降低了约20%;融合地理信息系统数据后,物流运送的平均耗时减少了约15%,运送费用降低了10%。预测模型的均方误差(MSE)为0.8 d,均方根误差(RMSE)为0.9 d,货物运输时长的误差在可接受范围内。研究表明,企业借助预测模型能够更好地优化运输路径,降低运输成本,增强竞争力。