通過先進(jìn)的路線優(yōu)化技術(shù)，研究人工智能在提高物流效率和促進(jìn)環(huán)境可持續(xù)性方面的作用。

對(duì)高效物流日益增長的需求和對(duì)環(huán)境可持續(xù)性的迫切需求需要?jiǎng)?chuàng)新的解決方案來優(yōu)化運(yùn)輸路線和減少溫室氣體排放。本研究探討了人工智能（AI）在提高物流效率和減少環(huán)境影響方面的作用，方法是利用現(xiàn)實(shí)世界的工業(yè)物流數(shù)據(jù)集，應(yīng)用各種回歸模型來預(yù)測(cè)運(yùn)輸時(shí)間和排放?？紤]的關(guān)鍵因素包括車輛類型、交通狀況、天氣、距離、燃料消耗和包裝屬性。

該研究采用了一系列機(jī)器學(xué)習(xí)模型，包括線性回歸、Ridge和Lasso回歸、支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、隨機(jī)森林、梯度增強(qiáng)、XGBoost、高斯過程和多層感知器（MLP）回歸。它還集成了先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如LSTM、RNN、CNN和使用ARIMA的時(shí)間序列預(yù)測(cè)。使用均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、R平方（R2）和平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）等指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，并進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)以優(yōu)化性能。

此外，該研究還提供了動(dòng)態(tài)路線重新計(jì)算、以二氧化碳和其他溫室氣體為重點(diǎn)的排放影響分析、成本效益優(yōu)化和情景規(guī)劃。研究結(jié)果確定了優(yōu)化路線和減少排放的最有效模型，強(qiáng)調(diào)了人工智能驅(qū)動(dòng)方法在加強(qiáng)物流、提高可持續(xù)性和減少交通部門生態(tài)足跡方面的潛力。

1.人工智能路由優(yōu)化簡介

物流業(yè)的快速發(fā)展提高了對(duì)更有效的運(yùn)輸管理的需求。隨著全球供應(yīng)鏈的擴(kuò)大，最小化運(yùn)營成本和環(huán)境影響變得越來越重要。傳統(tǒng)的路線規(guī)劃方法往往效率低下，導(dǎo)致燃料消耗過剩，排放增加，交貨時(shí)間延長。本研究探討了人工智能（AI）如何通過加強(qiáng)路線優(yōu)化來改變物流，從而提高運(yùn)營效率，同時(shí)減少碳足跡。我們利用一系列機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和深度學(xué)習(xí)模型來預(yù)測(cè)運(yùn)輸時(shí)間和排放，最終提供更可持續(xù)、更高效的物流解決方案。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)在運(yùn)輸物流中的作用

機(jī)器學(xué)習(xí)為分析物流中的復(fù)雜數(shù)據(jù)模式提供了一個(gè)強(qiáng)大的框架。在本研究中，我們采用了經(jīng)典和先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，包括線性回歸、Ridge和Lasso回歸、決策樹、隨機(jī)森林和支持向量機(jī)（SVM）。這些模型可以根據(jù)距離、燃料消耗、交通和天氣條件等變量準(zhǔn)確預(yù)測(cè)旅行時(shí)間。

先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cnn）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（rnn）被用于捕獲物流數(shù)據(jù)中的時(shí)間和順序模式。此外，ARIMA模型用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)，以更好地預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)交通條件下的交貨時(shí)間。通過應(yīng)用這些不同的方法，研究旨在確定優(yōu)化路線規(guī)劃和減少排放的最有效技術(shù)。

物流分類

• 運(yùn)輸管理：涉及貨物通過公路、鐵路、航空、海運(yùn)等多種方式的移動(dòng)，重點(diǎn)關(guān)注路線規(guī)劃、執(zhí)行和優(yōu)化。
• 倉儲(chǔ)管理：負(fù)責(zé)倉儲(chǔ)設(shè)施的組織，包括庫存控制，訂單處理，最大限度地提高倉儲(chǔ)效率
• 產(chǎn)品交付：專注于將產(chǎn)品從倉庫交付給最終消費(fèi)者的最后階段，包括路線規(guī)劃、交付時(shí)間和最后一英里物流。
• 退貨管理：管理客戶退貨流程，以便回收、再利用或妥善處理，為可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)
• 端到端供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)：整合整個(gè)供應(yīng)鏈的物流活動(dòng)，確保從供應(yīng)商到客戶的貨物、信息和資金的順暢流動(dòng)
• 貨物裝卸：專門從事貨物的管理和運(yùn)輸，包括貨運(yùn)代理、國際航運(yùn)和處理專業(yè)貨物。

物流中的環(huán)境可持續(xù)性方法

• 環(huán)保交通解決方案：專注于使用電動(dòng)或混合動(dòng)力汽車等綠色交通方式，優(yōu)化路線以減少燃料使用，并采用替代燃料b
• 節(jié)能：通過節(jié)能照明、暖通空調(diào)系統(tǒng)和其他節(jié)能技術(shù)，提高存儲(chǔ)設(shè)施的能源使用
• 廢物最小化：旨在通過改進(jìn)包裝，回收倡議和減少物流操作中多余材料的使用來減少廢物
• 環(huán)保包裝：使用可生物降解、可回收或可重復(fù)使用的包裝等可持續(xù)材料，以減少對(duì)環(huán)境的影響
• 排放控制策略：包括通過有針對(duì)性的策略來測(cè)量、管理和減少碳排放，以減少溫室氣體排放
• 可持續(xù)倉庫實(shí)踐：在倉庫中實(shí)施環(huán)保設(shè)計(jì)，如綠色認(rèn)證，可再生能源和雨水管理b

工業(yè)設(shè)備預(yù)見性維護(hù)設(shè)計(jì)的挑戰(zhàn)

路線優(yōu)化中的障礙

• 不可預(yù)測(cè)的交通波動(dòng)：交通狀況、道路封閉和意外事件可能會(huì)擾亂計(jì)劃的路線，從而難以確保準(zhǔn)時(shí)交貨和最佳路線。
• 多式聯(lián)運(yùn)的復(fù)雜性：管理各種運(yùn)輸方式（如公路、鐵路、航空、海運(yùn)）的物流需要各種系統(tǒng)和數(shù)據(jù)集的無縫集成，這增加了復(fù)雜性。
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量不一致：有效的路線優(yōu)化在很大程度上依賴于準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)。關(guān)于交通、道路狀況和車輛性能的不完整或過時(shí)的信息會(huì)阻礙規(guī)劃。
• 預(yù)算限制：平衡對(duì)路線效率的需求與財(cái)務(wù)約束，如燃料成本和車輛維護(hù)，可能會(huì)限制實(shí)施最優(yōu)路線策略的能力。
• 可擴(kuò)展性挑戰(zhàn)：隨著物流業(yè)務(wù)的擴(kuò)展，管理不斷增加的數(shù)據(jù)量和路線復(fù)雜性需要先進(jìn)的算法和強(qiáng)大的系統(tǒng)來保持規(guī)模的效率。
• 需要實(shí)時(shí)適應(yīng)性：根據(jù)實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)、延遲和不可預(yù)見事件調(diào)整路線需要尖端技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)快速、有效的決策。

環(huán)境可持續(xù)性的障礙

• 從高碳足跡轉(zhuǎn)型：傳統(tǒng)物流嚴(yán)重依賴化石燃料，導(dǎo)致大量碳排放。轉(zhuǎn)向更環(huán)保的替代品往往涉及高成本和技術(shù)障礙。
• 有效的廢物管理：在物流業(yè)務(wù)中實(shí)施一致的廢物減少和回收戰(zhàn)略需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施和規(guī)劃。
• 能源需求高：降低倉庫和運(yùn)輸系統(tǒng)的能源消耗通常需要在節(jié)能解決方案上進(jìn)行昂貴的投資，這對(duì)一些公司來說可能是一個(gè)挑戰(zhàn)。
• 復(fù)雜的監(jiān)管環(huán)境：由于不同的國家標(biāo)準(zhǔn)，遵守不同的環(huán)境法規(guī)，特別是對(duì)于全球運(yùn)營，可能很難駕馭。
• 投資與收益困境：平衡可持續(xù)技術(shù)的前期成本與預(yù)期的長期環(huán)境和財(cái)務(wù)回報(bào)可能是一個(gè)挑戰(zhàn)，特別是對(duì)小型企業(yè)。
• 確保供應(yīng)鏈的可持續(xù)性：在整個(gè)供應(yīng)鏈中維持可持續(xù)實(shí)踐的透明度和問責(zé)制需要強(qiáng)大的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，而這可能是復(fù)雜的。

利用人工智能進(jìn)行行程時(shí)間預(yù)測(cè)和可持續(xù)物流

人工智能驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新正在改變物流運(yùn)營預(yù)測(cè)行程時(shí)間和實(shí)現(xiàn)環(huán)境可持續(xù)性的方式，從而提高效率和可靠性。通過利用歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如Linear、Ridge和LassoRegression）可以優(yōu)化路線決策，顯著提高旅行時(shí)間預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、隨機(jī)森林、梯度增強(qiáng)和XGBoost等先進(jìn)技術(shù)可以分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，從而提高決策能力。對(duì)于概率分析，高斯過程提供了有價(jià)值的預(yù)測(cè)，而ARIMA和長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間序列預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)出色，能夠?qū)崿F(xiàn)精確的調(diào)度和規(guī)劃。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cnn）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（rnn）等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理傳感器數(shù)據(jù)，以監(jiān)測(cè)車輛性能并實(shí)時(shí)跟蹤排放。多層感知器（MLP）回歸器具有建模復(fù)雜關(guān)系的能力，可以進(jìn)一步完善預(yù)測(cè)能力b[26]。這種集成的人工智能方法不僅促進(jìn)了實(shí)時(shí)排放跟蹤和燃料優(yōu)化，還支持主動(dòng)維護(hù)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)其可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。此外,AI協(xié)助優(yōu)化可持續(xù)包裝,簡化庫存管理和集成可再生能源,導(dǎo)致降低運(yùn)營成本和提高可靠性。最終，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合將推動(dòng)物流業(yè)走向更可持續(xù)、更高效的未來。

優(yōu)化行程規(guī)劃和減少排放的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

探索不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法為優(yōu)化行程規(guī)劃和減少溫室氣體排放提供了強(qiáng)大的工具，使社會(huì)和環(huán)境都受益。線性回歸、Ridge回歸和Lasso回歸等基礎(chǔ)模型提供了對(duì)旅行時(shí)間和燃料消耗的初步見解，從而可以更好地規(guī)劃和提高效率。更先進(jìn)的模型，如支持向量機(jī)（SVM）和決策樹捕獲復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，而集成方法，如隨機(jī)森林和梯度增強(qiáng)，包括XGBoost，提供更高的預(yù)測(cè)精度。

像高斯過程這樣的概率模型有助于管理預(yù)測(cè)中的不確定性，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括多層感知器（MLP）、cnn和帶LSTM的rnn，可以檢測(cè)旅行數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和趨勢(shì)[26]。使用這些技術(shù)可以使物流作業(yè)更有效地規(guī)劃，直接減少燃料的使用和排放。這將降低碳足跡，減緩氣候變化并改善空氣質(zhì)量。改進(jìn)規(guī)劃不僅有利于環(huán)境，而且還可以減少污染帶來的健康風(fēng)險(xiǎn)，并通過提高燃油效率節(jié)省成本。通過應(yīng)用這些機(jī)器學(xué)習(xí)方法，公司可以做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的可持續(xù)選擇，促進(jìn)地球更健康，提高子孫后代的生活質(zhì)量。

物流優(yōu)化與減排的先進(jìn)算法

尖端的機(jī)器學(xué)習(xí)算法正在重塑物流優(yōu)化、行程規(guī)劃和減少溫室氣體排放的努力。線性、Ridge和Lasso回歸模型利用線性關(guān)系和正則化技術(shù)來估計(jì)旅行時(shí)間和排放量，并通過R2和平均絕對(duì)誤差（MAE）評(píng)估其性能。與此同時(shí)，支持向量機(jī)（SVM）、決策樹和隨機(jī)森林等更復(fù)雜的模型擅長識(shí)別復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，它們的有效性使用R2和MAE等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。

GradientBoosting和XGBoost通過迭代修正預(yù)測(cè)誤差和管理大型數(shù)據(jù)集進(jìn)一步提高精度。對(duì)于時(shí)間敏感型物流，ARIMA和LSTM網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間序列預(yù)測(cè)方面特別有效，提供準(zhǔn)確的調(diào)度洞察]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如cnn和rnn）用于分析傳感器數(shù)據(jù)和序列模式，而MLP回歸器對(duì)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系進(jìn)行建模。

在比較這些高級(jí)模型時(shí)，線性回歸作為基礎(chǔ)基準(zhǔn)，盡管決策樹、隨機(jī)森林]和梯度增強(qiáng)等模型在處理非線性復(fù)雜性方面一直表現(xiàn)得更好。XGBoost提供了進(jìn)一步的精度改進(jìn)，而高斯過程提供了對(duì)不確定性的見解，MLP回歸excel處理非線性數(shù)據(jù)。對(duì)于時(shí)間序列預(yù)測(cè)，LSTM和ARIMA具有較好的精度。最終，這些先進(jìn)的模型為物流優(yōu)化和減排工作提供了戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)。

通過路線優(yōu)化提高運(yùn)營效率

路線優(yōu)化是人工智能在物流領(lǐng)域的關(guān)鍵應(yīng)用，它可以提高運(yùn)營效率和環(huán)境可持續(xù)性。人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)使用復(fù)雜的算法結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來確定最有效的路線，減少旅行時(shí)間和燃料消耗。這不僅加快了交貨時(shí)間，減少了溫室氣體排放，而且還有助于降低成本，提高企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量。

人工智能工具分析交通狀況，預(yù)測(cè)延誤，動(dòng)態(tài)調(diào)整路線，實(shí)現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)支持精確的路線規(guī)劃，從而顯著減少燃料使用。其好處包括降低運(yùn)輸成本，提高客戶滿意度，并向更可持續(xù)的運(yùn)營轉(zhuǎn)變。這些人工智能驅(qū)動(dòng)的進(jìn)步幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，為企業(yè)和環(huán)境創(chuàng)造價(jià)值。

3.數(shù)據(jù)利用與分析框架

人工智能驅(qū)動(dòng)的物流的成功取決于數(shù)據(jù)的可用性和質(zhì)量。在這項(xiàng)研究中，我們收集了來自不同車輛運(yùn)營商的數(shù)據(jù)集，包括車隊(duì)經(jīng)理和物流公司，得出了超過600萬條記錄。這些記錄包括關(guān)鍵參數(shù)，如旅行時(shí)間、燃料消耗、車輛類型、交通狀況和排放數(shù)據(jù)（二氧化碳、甲烷、一氧化二氮）。

數(shù)據(jù)預(yù)處理使用AzureCloud進(jìn)行集中存儲(chǔ)，Databricks進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等工具。關(guān)鍵步驟包括處理缺失值、規(guī)范化特征和編碼分類變量以確保模型就緒。利用特征工程技術(shù)創(chuàng)建了排放總量、時(shí)間指標(biāo)等新變量，豐富了數(shù)據(jù)集?？梢暬夹g(shù)，包括散點(diǎn)圖和相關(guān)熱圖，用于確定距離、燃料消耗和排放等關(guān)鍵因素之間的趨勢(shì)和關(guān)系。

數(shù)據(jù)采集

在這項(xiàng)研究中，我們收集了來自多個(gè)車輛運(yùn)營商的數(shù)據(jù)集，包括車隊(duì)經(jīng)理、物流公司和快遞服務(wù)，總計(jì)600萬條記錄，其中每個(gè)運(yùn)營商有200萬條記錄。每個(gè)數(shù)據(jù)集包括日期、車輛ID、駕駛員ID、路線ID、出發(fā)地、目的地、距離、出行時(shí)間、油耗、交通狀況、天氣狀況、投遞窗口、包裹重量、包裹體積、車型、容量、燃油效率、二氧化碳排放、甲烷排放、氧化亞氮排放、總排放量、日、月、年、季度、原始指數(shù)。這些數(shù)據(jù)集是我們研究的基礎(chǔ)，提供了直接來自物流環(huán)境中的車輛操作員的各種數(shù)據(jù)點(diǎn)。

通過結(jié)合關(guān)鍵參數(shù)，如距離、行駛時(shí)間[、油耗、二氧化碳排放、甲烷排放、氧化亞氮排放、總排放、封裝重量、封裝體積和燃油效率，我們可以對(duì)不同工況下的設(shè)備性能進(jìn)行全面分析。這些數(shù)據(jù)集對(duì)于我們的勘探和建模工作是不可或缺的，旨在提高我們對(duì)設(shè)備行為、維護(hù)要求和調(diào)度的理解和預(yù)測(cè)能力。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和探索

在準(zhǔn)備項(xiàng)目數(shù)據(jù)時(shí)，通過整合來自不同車輛運(yùn)營商的各種數(shù)據(jù)流，包括車隊(duì)管理公司、物流公司和交付服務(wù)，創(chuàng)建了一個(gè)全面的數(shù)據(jù)集。將數(shù)據(jù)導(dǎo)入AzureCloud進(jìn)行集中存儲(chǔ)。嚴(yán)格的預(yù)處理包括清理數(shù)據(jù)以處理不一致、缺失值和異常值，使用SimpleImputer有效地處理缺失數(shù)據(jù)。

使用Databricks進(jìn)行轉(zhuǎn)換和分析，應(yīng)用特征工程創(chuàng)建新特征，如總排放量和時(shí)間變量。對(duì)分類數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，對(duì)數(shù)值特征進(jìn)行歸一化和縮放，以提高模型性能。通過歸一化和縮放對(duì)傾斜特征進(jìn)行轉(zhuǎn)換以確保一致性。

利用相關(guān)熱圖、配對(duì)圖和趨勢(shì)線散點(diǎn)圖等可視化技術(shù)揭示了相關(guān)關(guān)系和趨勢(shì)，為車輛運(yùn)行和排放[的高級(jí)分析和預(yù)測(cè)建模奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。這些細(xì)致的準(zhǔn)備工作為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化在本研究中至關(guān)重要，它提供了對(duì)各種參數(shù)之間復(fù)雜關(guān)系的見解。通過使用先進(jìn)的可視化技術(shù)，我們突出了關(guān)鍵模式和趨勢(shì)，增強(qiáng)了對(duì)底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的理解。這種方法不僅促進(jìn)了探索性分析，而且為預(yù)測(cè)建模的后續(xù)階段提供了信息，最終支持了我們提高運(yùn)營效率和減少排放的目標(biāo)。

這些圖表說明了關(guān)鍵的物流和排放指標(biāo)，旅行距離與時(shí)間的相關(guān)性和趨勢(shì)，燃料消耗與排放，以及包裹重量和體積的相互依賴性。

出行預(yù)測(cè)和排放預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估結(jié)果與討論

回歸模型

1.線性回歸表明，均方誤差（MSE）在0.527~1842.82之間，平均絕對(duì)誤差（MAE）在0.628~37.17之間。較低的R2值反映了它捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜性的有限能力。

2.脊回歸的MSE值為0.527~1842.27，MAE值為0.629~37.17。該模型略優(yōu)于線性回歸，證明是預(yù)測(cè)b的穩(wěn)健選擇。

3.Lasso回歸顯示MSE在0.529~1842.88之間，MAE在0.632~37.19之間。其性能與Ridge回歸相當(dāng)，但未見明顯改善。

4.MLP回歸的MSE為0.603~2007.39，MAE為0.658~38.32。盡管它產(chǎn)生了好壞參半的結(jié)果，但它的表現(xiàn)并不優(yōu)于RidgeRegressio。

5.ARIMA：雖然沒有提供具體的結(jié)果，但ARIMA對(duì)于時(shí)間序列預(yù)測(cè)通常是有效的，這表明它有改進(jìn)預(yù)測(cè)的潛力。

基于樹的模型

1.決策樹的MSE值為0.913~2223.65，MAE值為0.788~39.53。與其他模型相比，這些模型的錯(cuò)誤率更高，有效性更低。

2.隨機(jī)森林的MSE為0.560~1912.00，MAE為0.642~37.29。雖然它們的表現(xiàn)優(yōu)于決策樹，但它們并沒有超過RidgeRegression。

整體方法

1.梯度增強(qiáng)的MSE為0.582~2040.40，MAE為0.653~38.37。該模型被證明不如Ridge回歸有效。

2.XGBoost報(bào)告的MSE值為0.586至2023.76，MAE在0.655至38.19之間。與Ridge回歸相比，它也表現(xiàn)不佳。

專業(yè)的模型

1.支持向量機(jī)（SVM）：MSE范圍為0.529~1842.80，MAE范圍為0.632~37.2。支持向量機(jī)比傳統(tǒng)的回歸模型提供了邊際改進(jìn)。

2.高斯過程的MSE值為0.946~12590.85，MAE值為0.805~103.67?？偟膩碚f，這個(gè)模型的性能很差。

3.LSTM（Long-Short-TermMemory）的MSE在42.67~10705.12之間[，MAE在6.10~94.11之間。該模型在特定情況下顯示出潛力，但并不優(yōu)于Ridge回歸。

4.CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）報(bào)道的MSE范圍為8.06~2048.44，MAE范圍為2.56~38.62。雖然它在某些情況下表現(xiàn)良好，但總體上落后于RidgeRegression。

5.RNN（RecurrentNeuralNetwork）的MSE為101.58~9756.23，MAE為9.76~88.93。該模型的有效性不如Ridge回歸。

最佳表現(xiàn)模型

嶺回歸是出行預(yù)測(cè)和排放預(yù)測(cè)中最有效的模型，在各種評(píng)估指標(biāo)中表現(xiàn)出一致的性能。

評(píng)價(jià)結(jié)果表明，嶺回歸模型在交通出行預(yù)測(cè)和排放預(yù)測(cè)方面優(yōu)于其他模型，結(jié)果最一致、最可靠。相比之下，線性回歸表現(xiàn)出顯著的可變性和較低的R2值，而Lasso回歸的結(jié)果與Ridge相似，但沒有額外的益處。基于樹的模型（如RandomForests）以及集成方法（如GradientBoosting和XGBoost）都無法與RidgeRegression的有效性相匹配]。專門的模型，包括支持向量機(jī)、高斯過程、LSTM、CNN和RNN，在特定領(lǐng)域表現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)，但通常不會(huì)超過RidgeRegression的性能。因此，Ridge回歸仍然是準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)中的細(xì)微差別的最佳選擇。

結(jié)論

本文研究了人工智能（AI）通過先進(jìn)的路線優(yōu)化技術(shù)在提高物流效率和促進(jìn)環(huán)境可持續(xù)性方面的作用。我們對(duì)各種機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和深度學(xué)習(xí)模型的綜合評(píng)估表明，Ridge回歸是預(yù)測(cè)旅行時(shí)間和排放最有效的模型。它在最小化均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）和最大化R平方（R2）值方面的卓越性能突出了它在不同場(chǎng)景下的魯棒性和適應(yīng)性。嶺回歸的性能指標(biāo)表明MSE范圍為0.527至1842.27，MAE范圍為0.629至37.17，R2范圍為0.0002至0.00184，平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）范圍為0.439至0.487，嶺回歸始終優(yōu)于其他方法。

Ridge回歸在提高預(yù)測(cè)精度的同時(shí)最大限度地減少誤差的能力有助于有效的行程規(guī)劃和減排，從而與全球可持續(xù)性倡議保持一致。未來的研究應(yīng)著眼于整合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，開發(fā)混合模型，并在實(shí)際環(huán)境中測(cè)試這些系統(tǒng)，以進(jìn)一步優(yōu)化人工智能驅(qū)動(dòng)的物流和環(huán)境影響解決方案。

未來研究方向

1.增強(qiáng)特征工程

未來的研究應(yīng)該集中在復(fù)雜的特征工程技術(shù)上，包括額外的變量，如實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)、高級(jí)天氣預(yù)報(bào)和詳細(xì)的車輛屬性。這種增強(qiáng)可以提高預(yù)測(cè)模型的性能。

2.外部數(shù)據(jù)源的集成

合并來自不同來源的數(shù)據(jù)，包括衛(wèi)星圖像、社交媒體和物聯(lián)網(wǎng)傳感器，可以更全面地了解交通狀況和環(huán)境影響。這種整合可以顯著提高傳統(tǒng)和深度學(xué)習(xí)模型的有效性。

3.高級(jí)模型開發(fā)

研究混合模型，將Ridge回歸的優(yōu)勢(shì)與先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，可以產(chǎn)生更好的預(yù)測(cè)能力。此外，合并各種方法的集成方法可能是有益的。

4.真實(shí)世界的實(shí)現(xiàn)和測(cè)試

在實(shí)際物流系統(tǒng)中部署優(yōu)化模型并進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)可以驗(yàn)證其有效性。這個(gè)實(shí)現(xiàn)階段還將產(chǎn)生對(duì)操作挑戰(zhàn)和潛在增強(qiáng)的見解。

5.探索新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)

研究應(yīng)考慮研究新興的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，如變壓器或圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以解決交通數(shù)據(jù)中存在的復(fù)雜時(shí)空依賴關(guān)系。

6.可擴(kuò)展性和計(jì)算效率

重點(diǎn)應(yīng)放在可擴(kuò)展性和計(jì)算效率的優(yōu)化算法上，以確保它們能夠有效地部署在大規(guī)模物流環(huán)境中。

7.環(huán)境影響評(píng)估

擴(kuò)大分析范圍以涵蓋更廣泛的溫室氣體，并進(jìn)行生命周期排放評(píng)估，可以提供更全面的環(huán)境效益觀點(diǎn)。

8.以用戶為中心的優(yōu)化

開發(fā)考慮用戶偏好、約束和特定操作需求的模型可以進(jìn)一步針對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景定制優(yōu)化。

通過解決這些研究方向，未來的努力可以顯著增強(qiáng)人工智能在物流中的能力，最終帶來更高效和可持續(xù)的運(yùn)輸解決方案。