[发明专利]一种撬装加油站车辆管理方法及系统

说明书

本发明公开了一种撬装加油站车辆管理方法及系统，通过建立已注册车辆的基本信息数据库和历史加油数据库，来详细描述每辆车在过去一段时间内的加油习惯，并建立每辆车的基于神经网络模型的加油习惯模型，以此预测每辆车在未来一段时间内的“加油计划”，从而判断每一个撬装加油站的单日运营负荷。同时建立当前撬装加油站与其余所有加油站之间的通讯链接，使加油站之间可就站内的实时运营情况进行共享，当其中一个或多个撬装加油站的负荷较大时，根据实时共享数据来规划应对策略，将高峰时段排队的车辆向其余负荷较低的撬装加油站进行遣散，以此减轻当前撬装加油站的自身内部压力，从而提高各撬装加油站的资源利用率，提高企业的工作效率和效益。

技术领域

本发明涉及一种车辆管理方法及系统，具体而言，涉及一种撬装加油站车辆管理方法。

背景技术

撬装加油站也称为企业内部加油站，由于其具有体积小、可随时迁移、安装简便、安全性高，可为企业节约成本，也可对企业内部车辆的用油情况进行监管等优势，目前已被广泛用于物流行业、公交行业、大型施工行业等。

虽然撬装加油站具有上述诸多优势，但是撬装加油站也因其体积小而存在储油量不及传统地面加油站的储油量充沛的缺陷。对于某些用油需求量大的企业，如大型物流公司、大型公交公司等，由于其内部的货运车、客运车数量庞大，若在加油点建设的撬装加油站数量不够，则容易导致在加油高峰时段，因待加油车辆数量太多而出现长时间排队的现象，或出现因撬装加油站的储油量无法一次性满足所有排队车辆，而导致排在队尾的车辆“白等”。上述问题会严重影响车辆的工作效率，长期以来会影响企业效益。即使企业采取在加油点增建撬装加油站、增大储油罐的容量或及时补给油量的方式来缓解高峰时段的加油压力，也会出现因大量车辆在同一时间段聚集在加油点等待加油，而导致企业内部交通阻塞的现象，同样影响车辆的工作效率及企业效益。

特别的，针对某些在多地拥有多个物流园区的大型物流公司，其在各物流园区内均建设有多个分散的撬装加油站。且考虑到物流车辆的流动性，公司允许其内部车辆在公司名下的任一撬装加油站加油，为车辆提供多个选择，当车辆在一个撬装加油站排队时间较长时，可选择到附近的其他撬装加油站去加油。以此通过遣散车辆的方式可进一步缓解高峰时段的加油压力。然而，物流园区通常占地面积较大，且某些物流园区之间相距较远，如果各个撬装加油站之间没有实现信息互通，也容易导致一些车辆从一个“拥挤”的撬装加油站加入到另一个“拥挤”的撬装加油站的现象。甚至会出现车辆阻塞在从一个物流园区的撬装加油站到另一个物流园区的撬装加油站的途中。对此，如何实现各撬装加油站之间的互联互通，并对撬装加油站的车辆进行合理管理，是解决车辆因等待加油时间长、阻塞严重，而影响工作效率及企业效益问题的重要途径，同时也有利于各撬装加油站的资源利用率。

有鉴于此，特提出本申请。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是撬装加油站在加油高峰时段容易出现车辆排队时间长、阻塞严重，从而影响工作效率及企业效益的问题，目的在于提供一种撬装加油站车辆管理方法及系统，能够实现各撬装加油站之间的互联互通，并对撬装加油站的车辆进行合理管理，提高企业的工作效率及效益，以及各撬装加油站的资源利用率。

本发明通过下述技术方案实现：

一种撬装加油站车辆管理方法，包括以下步骤：

步骤1：获取所有已注册车辆的基本信息，建立车辆信息数据库，所述基本信息包括车牌号、车辆型号和司机联系方式；

步骤2：获取所有已注册车辆的历史加油数据，生成历史数据样本；根据所述历史数据样本，建立每一辆车对应的基于BT神经网络模型的加油预测模型；

步骤3：分别利用每辆车的加油预测模型获取对应的多个单日加油预测数据，生成单日加油预测数据库，所述单日加油预测数据包括：预测燃油需求量和预测加油时长；建立所述车辆信息数据库与所述单日加油预测数据库的关系链接，使每辆车的基本信息与单日加油预测数据一一对应；