一种水电厂物资运输智能管控方法及系统

技术领域

本发明涉及物资运输技术领域，具体为一种水电厂物资运输智能管控方法及系统。

背景技术

在传统的水电厂物资管理中，物资的识别、需求预测、搬运和调整策略往往依赖于人工操作和经验判断。这种方法在处理大量、复杂和变化快速的物资流动时可能会遇到困难。例如，物资的手动识别可能会导致错误和延误，而基于经验的需求预测可能不够准确，导致物资的浪费或短缺。此外，传统的搬运和调整策略可能不够灵活和高效，不能及时应对物资需求的变化。

传统的手动识别方法可能会导致物资识别的错误和延误，而本发明使用深度学习方法自动识别物资，提高了识别的准确性和效率，基于经验的需求预测可能不够准确，导致物资的浪费或短缺。本发明使用循环神经网络结合历史数据和外部因素数据来预测未来的物资需求，提高了预测的准确性，传统的搬运策略可能不够灵活和高效。本发明使用遗传算法优化物资的搬运路径，提高了搬运的效率，传统的调整策略可能不能及时应对物资需求的变化。

因此亟需一种水电厂物资运输智能管控方法为不同的物资缺口状态定义了不同的调整策略，提高策略的灵活性和实用性。

发明内容

鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明解决的技术问题是：现有的物资管理方法存在物资识别不准确、需求预测不准确、物资搬运低效和缺乏自适应调整机制的问题，以及如何提高物资管理的智能化和自动化水平的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种水电厂物资运输智能管控方法，包括：布置传感器收集物资运输数据，利用深度学习方法识别图像，识别物资的类型和数量；当确认物资的类型和数量后，分析物资的需求，预测未来的需求趋势，并与现有库存进行对比；根据物资的实时需求和位置，调度搬运设备，将物资移动到最佳的存储位置；监控物资运输过程，收集过程中的实时数据，通过IoT技术，自动分析数据，执行自适应调整策略。

作为本发明所述的水电厂物资运输智能管控方法的一种优选方案，其中：所述物资运输数据包括物资数据、物资流动数据、搬运设备数据、仓库环境数据、历史异常数据和物资的图像数据。

所述深度学习方法表示为，

F＝CNN(I)

P(c∣F)＝Softmax(W·F+b)

S＝max(P(c∣F))

其中，I表示输入的物资图像，F表示通过CNN提取的特征，P(c∣F)表示给定特征F时物资属于类别c的概率，W和b分别表示分类器的权重和偏置，S表示第一置信度分数。

所述识别图像包括若第一置信度分数大于等于第一阈值，判断为成功识别，若第一置信度分数小于第一阈值且大于等于第二阈值，判断为部分识别，若第一置信度分数小于第二阈值，判断为未识别。

所述识别物资的类型和数量包括使用卷积神经网络对物资图像进行特征提取，利用Softmax层输出每种物资的概率分数，使用图像分割技术对图像中的每个物资进行分割估计数量。

作为本发明所述的水电厂物资运输智能管控方法的一种优选方案，其中：所述分析物资的需求包括收集物资使用记录，所述物资使用记录包括物资的使用频率、使用量、季节性变化，收集外部因素数据，所述外部因素数据包括水电厂的生产计划、维修计划、特殊事件，对收集到的数据进行清洗，处理缺失值、异常值，使用时间序列分析方法进行平滑处理，预测未来的物资需求趋势，使用循环神经网络，结合历史数据和外部因素数据，预测未来的物资需求。

作为本发明所述的水电厂物资运输智能管控方法的一种优选方案，其中：所述进行对比表示为，

其中，I(t)表示在时间t的物资库存，G(t+1)表示在时间t+1的预计物资缺口，

根据预测的未来需求和当前库存进行对比，计算一次物资缺口，若G(t+1)>0且G(t+1)>T

建立反馈机制根据实际使用量与预测值之间的差异，调整RNN模型的参数，若连续预测偏差大于预设阈值次数超过预设阈值次数，启动深度学习模型重新训练，定期收集操作员的反馈及实际的物资使用情况，作为模型训练的数据。

作为本发明所述的水电厂物资运输智能管控方法的一种优选方案，其中：所述调度搬运设备包括使用路径优化算法结合实时的仓库地图和物资位置信息，计算出最佳的搬运路径；

所示计算出最佳的搬运路径表示为，

其中，P表示搬运路径，d表示两点之间的距离，cost(P

所述移动到最佳的存储位置包括当状态为A1时，评估仓库中的空间分布，确定低流动区域，考虑物资的过期日期使用机器学习算法预测物资在未来预设时间内的使用趋势，调度搬运设备进行物资搬运，当状态为A2时，评估临时存储空间，考虑物资的使用频率，调度搬运设备搬运，当状态为A3时，定期检查物资的状态考虑物资的使用模式，进行重新排序，使用预测算法预测未来预设时间内的需求，当状态为A4时，评估生产线的即时需求，紧急调拨物资，使用优化算法计算最短的搬运路径，考虑物资的过期日期和质量，确认下一批物资的到货时间，并请求加速，当状态为A5时，立即暂停对物资需求量大的生产线，启动紧急采购程序，与供应商联系，使用替代物资维持生产，调整生产计划，将对物资需求量小的生产线优先，与物流团队联系，优先采购紧急物资。

作为本发明所述的水电厂物资运输智能管控方法的一种优选方案，其中：所述执行自适应调整策略包括基于实时数据监测搬运设备运行状态，计算二次物资缺口。

所述二次物资缺口表示为，

G

variance(U

其中，U

当G

作为本发明所述的水电厂物资运输智能管控方法的一种优选方案，其中：所述执行自适应调整策略还包括若判断为B1状态，启动物资再分配程序，将非关键生产线的物资转移至关键生产线，调整生产线的运行参数，与供应商进行即时通讯，实时获取物资到货的GPS位置和预计到达时间，调度搬运设备进行物资搬运，优先满足紧急需求，使用预测模型实时更新物资到货和消耗的预测；若判断为B2状态，调整生产计划，优先生产高利润且物资消耗少的产品，使用遗传算法优化物资的搬运路径，与供应商联系，确认下一批物资的到货时间，并请求加速，调整物资存储位置，使用物联网技术实时监控物资的使用情况；若判断为B3状态，使用机器学习模型对物资使用数据进行聚类分析，发现潜在的使用模式，调整物资存储位置，使用自然语言处理技术自动分析供应商的通讯，预测可能的供应中断，采购下一批物资，使用边缘计算技术在仓库现场进行数据处理；若判断为B4状态，调整生产线的运行参数，与其他仓库或供应商进行物资交换，使用遗传算法优化物资的搬运路径，考虑物资的过期日期先进先出，使用区块链技术记录物资的流动；若判断为B5状态，暂停生产线，直到物资供应恢复，使用机器学习算法预测物资在未来的使用趋势，确定最佳存储位置，与其他仓库或供应商进行物资交换或销售，使用虚拟现实技术进行物资管理培训，使用物联网技术实时监控物资的使用情况。

本发明的另外一个目的是提供一种水电厂物资运输智能管控系统，其能通过深度学习、物联网技术和优化算法，解决了物资管理低效和不准确的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种水电厂物资运输智能管控系统，包括：物资识别模块、需求预测模块、物资搬运优化模块以及自适应调整模块；所述物资识别模块使用卷积神经网络，对物资图像进行识别，准确判断物资的类型和数量；所述需求预测模块用于结合历史数据和外部因素数据，使用循环神经网络预测未来的物资需求；所述物资搬运优化模块用于使用遗传算法优化算法，计算出最佳的物资搬运路径；所述自适应调整模块用于根据实时数据和预测结果，定义不同的物资缺口状态和相应的调整策略，执行自适应调整。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述水电厂物资运输智能管控方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述水电厂物资运输智能管控方法的步骤。

本发明的有益效果：本发明提供的水电厂物资运输智能管控方法通过使用卷积神经网络深度学习高效、准确地识别各种物资，减少识别错误，通过使用循环神经网络结合历史数据和外部因素数据，更准确地预测未来的物资需求，为生产提供有力支持，通过使用遗传算法等优化算法，计算出最佳的物资搬运路径，提高搬运效率，节省资源，通过定义不同的物资缺口状态和相应的调整策略，快速、有效地应对物资缺口或过剩的情况，确保生产的连续性和稳定性，使得水电厂的物资管理从传统的人工操作向智能化、自动化转变，提高了管理效率和准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：

图1为本发明一个实施例提供的一种水电厂物资运输智能管控方法的整体流程图。

图2为本发明第二个实施例提供的一种水电厂物资运输智能管控系统的整体结构图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。

同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例1

参照图1，为本发明的一个实施例，提供了一种水电厂物资运输智能管控方法，包括：

布置传感器收集物资运输数据，利用深度学习方法识别图像，识别物资的类型和数量。

当确认物资的类型和数量后，分析物资的需求，预测未来的需求趋势，并与现有库存进行对比。

根据物资的实时需求和位置，调度搬运设备，将物资移动到最佳的存储位置。

监控物资运输过程，收集过程中的实时数据，通过IoT技术，自动分析数据，执行自适应调整策略。

物资运输数据包括物资数据、物资流动数据、搬运设备数据、仓库环境数据、历史异常数据和物资的图像数据；

深度学习方法表示为，

F＝CNN(I)

P(c∣F)＝Softmax(W·F+b)

S＝max(P(c∣F))

其中，I表示输入的物资图像，F表示通过CNN提取的特征，P(c∣F)表示给定特征F时物资属于类别c的概率，W和b分别表示分类器的权重和偏置，S表示第一置信度分数；

识别图像包括若第一置信度分数大于等于第一阈值，判断为成功识别，若第一置信度分数小于第一阈值且大于等于第二阈值，判断为部分识别，若第一置信度分数小于第二阈值，判断为未识别。

当判断为成功识别时识别物资的类型和数量，当判断为部分识别时启动辅助识别模式，启用使用GANs生成物资图像，进行识别，若识别结果大于第一置信度分数且超过预设第三阈值，修改判断结果为成功识别，若识别结果仍小于第一阈值或未超过预设第三阈值对图像进行增强处理，对增强处理后的结果计算准确性，若准确性大于等于阈值修改判断结果为成功识别，若准确性小于阈值发出报警信息进行人工干预，当判断为未识别时自动检查传感器的状态和环境因素，若摄像头状态正常且环境因素良好，更换角度重新识别图像，若新获取的图像被识别，根据识别结果再次判断，若仍判断为未识别状态进行人工干预辅助环节，若摄像头状态异常出报警信息进行人工干预。

识别物资的类型和数量包括使用卷积神经网络对物资图像进行特征提取，利用Softmax层输出每种物资的概率分数，使用图像分割技术对图像中的每个物资进行分割估计数量。

分析物资的需求包括收集物资使用记录，物资使用记录包括物资的使用频率、使用量、季节性变化，收集外部因素数据，外部因素数据包括水电厂的生产计划、维修计划、特殊事件，对收集到的数据进行清洗，处理缺失值、异常值，使用时间序列分析方法进行平滑处理，预测未来的物资需求趋势，使用循环神经网络，结合历史数据和外部因素数据，预测未来的物资需求。

进行对比表示为，

其中，I(t)表示在时间t的物资库存，G(t+1)表示在时间t+1的预计物资缺口，

根据预测的未来需求和当前库存进行对比，计算一次物资缺口，若G(t+1)>0且G(t+1)>T

T1是个预设的物资缺口阈值，当预测的需求与现有库存之间的差异超过这个值时，意味着物资的缺乏是显著的，会影响到生产线的正常运行，T1的设定基于历史数据、物资的重要性、生产线的容错率因素。

T2是另一个预设的物资缺口阈值，但它主要关注那些预测的需求远超现有库存的情况。当物资缺口超过T2时，意味着生产线会面临停工的风险。T2的设定考虑了紧急采购的时间、物资的交付周期、生产线的关键性因素。

A1、A2、A3、A4以及A5状态的划分是为了确保生产线的连续运行，并最大限度地减少因物资短缺导致的停工时间。这五种状态涵盖了从物资充足到严重缺乏的所有可能情况，使得管理团队可以根据不同的状态采取相应的措施。

A1状态：预测的需求远低于现有库存。生产线的需求已经减少或物资的采购过多。选择此状态是为了避免物资的过度积累，从而节省仓储成本，并确保物资不会因长时间存储而过期或损坏。

A2状态：预测的需求略低于现有库存。物资的供应与需求之间存在轻微的不平衡。选择此状态是为了确保生产线的连续运行，并提供一定的缓冲。

A3状态：预测的需求与现有库存相匹配。物资的供应与需求之间达到了完美的平衡。选择此状态是为了确保生产线的高效运行，同时避免不必要的物资浪费或短缺。

A4状态：预测的需求略高于现有库存。生产线的需求突然增加或物资的采购不足。选择此状态是为了确保生产线不会因物资短缺而停工，并及时调整物资的采购策略。

A5状态：预测的需求远超现有库存。生产线会因物资严重短缺而停工。选择此状态是为了确保能够及时采取紧急措施，紧急采购或生产线的调整。

建立反馈机制根据实际使用量与预测值之间的差异，调整RNN模型的参数，若连续预测偏差大于预设阈值次数超过预设阈值次数，启动深度学习模型重新训练，定期收集操作员的反馈及实际的物资使用情况，作为模型训练的数据。

调度搬运设备包括使用路径优化算法结合实时的仓库地图和物资位置信息，计算出最佳的搬运路径。

所示计算出最佳的搬运路径表示为，

其中，P表示搬运路径，d表示两点之间的距离，cost(P

移动到最佳的存储位置包括当状态为A1时，评估仓库中的空间分布，确定低流动区域，考虑物资的过期日期使用机器学习算法预测物资在未来预设时间内的使用趋势，调度搬运设备进行物资搬运，当状态为A2时，评估临时存储空间，考虑物资的使用频率，将高频物资放在容易获取的位置，调度搬运设备搬运，当状态为A3时，定期检查物资的状态考虑物资的使用模式，进行重新排序，使用预测算法预测未来预设时间内的需求，当状态为A4时，评估生产线的即时需求，紧急调拨物资，使用优化算法计算最短的搬运路径，考虑物资的过期日期和质量，确认下一批物资的到货时间，并请求加速，当状态为A5时，立即暂停对物资需求量大的生产线，启动紧急采购程序，与供应商联系，使用替代物资维持生产，调整生产计划，将对物资需求量小的生产线优先，与物流团队联系，优先采购紧急物资。

通过分析物资的进出记录，确定区域的物资进出频率，若某区域在过去三个月内物资的进出次数少于5次，视为低流动区域，当确定为低流动区域后，将那些长期存储且不经常使用的物资放置在低流动区域，确保高流动区域留给那些经常使用的物资，从而提高搬运效率。

通过检查仓库的空闲区域，区域接近入口/出口，方便快速搬运。

对于经常使用的物资，应放在临时存储区域的前部，快速取用，不太常用的物资放在后部，搬运设备应根据排序进行调度，以确保高效运作。

重新排序包括首先，收集物资的使用记录，分析哪些物资经常一起使用，存放在一起，然后，根据模式重新安排物资的位置。

使用遗传算法来计算从物资的当前位置到生产线的最短路径，考虑物资的过期日期和质量，确保首先使用那些即将过期或质量下降的物资。

执行自适应调整策略包括基于实时数据监测搬运设备运行状态，计算二次物资缺口。

二次物资缺口表示为，

G

variance(U

其中，U

当G

T3是一个预设的二次物资缺口阈值，当实际物资使用量与预测值之间的差异超过这个值时，意味着物资的缺乏是极度的，会立即影响到生产线的正常运行。T3的设定基于实时数据、物资的重要性、生产线的容错率因素。

T4是一个预设的平衡阈值，当物资的实际使用量与预测值之间的差异在这个范围内时，意味着物资的供需是平衡的，不需要采取额外的措施。

T5是一个预设的过剩阈值，当实际物资使用量远低于预测值，且差异超过这个值时，意味着物资的过剩是显著的。T5的设定考虑了物资的保存期限、仓储成本、物资的流动性因素。

B1、B2、B3、B4以及B5状态的划分是为了确保物资的有效利用，避免浪费，并确保生产线的连续运行。这五种状态涵盖了从物资极度缺乏到极度过剩的所有可能情况，使得管理团队可以根据不同的状态采取相应的措施，确保物资的高效利用和生产的稳定。

B1状态实际物资使用量远超预测，由于生产线的突然增加需求或供应链中断。选择此状态是为了确保能够及时采取紧急措施，如紧急采购或生产线的调整。

B2状态实际物资使用量略高于预测。选择此状态是为了确保生产线的连续运行，并为未来需求提供一定的缓冲。

B3状态表示实际物资使用与预测基本一致。选择此状态是为了确保生产线的高效运行，同时避免不必要的物资浪费或短缺。这种状态也意味着现有的预测模型和供应链管理策略是有效的。

B4状态实际物资使用量略低于预测由于生产线的需求突然减少或物资的过度采购。选择此状态是为了及时调整物资的采购策略，避免物资的过度积累，从而节省仓储成本，并确保物资不会因长时间存储而过期或损坏。

B5状态实际物资使用量远低于预测。选择此状态是为了确保能够及时采取措施，如暂停或减少物资的采购，或者考虑与其他仓库或供应商进行物资交换或销售，以减少仓储成本和避免物资浪费。

执行自适应调整策略还包括若判断为B1状态，启动物资再分配程序，将非关键生产线的物资转移至关键生产线，调整生产线的运行参数，降低生产速度以减少物资消耗，与供应商进行即时通讯，实时获取物资到货的GPS位置和预计到达时间，调度搬运设备进行物资搬运，优先满足紧急需求，使用预测模型实时更新物资到货和消耗的预测。

若判断为B2状态，调整生产计划，优先生产高利润且物资消耗少的产品，使用遗传算法优化物资的搬运路径，与供应商联系，确认下一批物资的到货时间，并请求加速，调整物资存储位置，使用物联网技术实时监控物资的使用情况。

若判断为B3状态，使用机器学习模型对物资使用数据进行聚类分析，发现潜在的使用模式，调整物资存储位置，使用自然语言处理技术自动分析供应商的通讯，预测可能的供应中断，采购下一批物资，使用边缘计算技术在仓库现场进行数据处理。

若判断为B4状态，调整生产线的运行参数，与其他仓库或供应商进行物资交换，使用遗传算法优化物资的搬运路径，考虑物资的过期日期先进先出，使用区块链技术记录物资的流动。

若判断为B5状态，暂停生产线，直到物资供应恢复，使用机器学习算法预测物资在未来的使用趋势，确定最佳存储位置，与其他仓库或供应商进行物资交换或销售，使用虚拟现实技术进行物资管理培训，使用物联网技术实时监控物资的使用情况。

实施例2

参照图2，为本发明的一个实施例，提供了一种水电厂物资运输智能管控系统，包括：

物资识别模块、需求预测模块、物资搬运优化模块以及自适应调整模块。

物资识别模块使用卷积神经网络，对物资图像进行识别，准确判断物资的类型和数量。

需求预测模块用于结合历史数据和外部因素数据，使用循环神经网络预测未来的物资需求。

物资搬运优化模块用于使用遗传算法优化算法，计算出最佳的物资搬运路径。

自适应调整模块用于根据实时数据和预测结果，定义不同的物资缺口状态和相应的调整策略，执行自适应调整。

实施例3

本发明的一个实施例，其不同于前两个实施例的是：

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)、便携式计算机盘盒(磁装置)、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)、光纤装置以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

实施例4

为本发明的一个实施例，提供了一种水电厂物资运输智能管控方法，为了验证本发明的有益效果，通过经济效益计算和仿真实验进行科学论证。

实验环境：地点：某水电厂仓库，温度：25℃，湿度：60％。

实验设备：物资识别设备：高清摄像头、图像处理服务器，物资搬运设备：自动叉车、无人搬运车，数据收集设备：物联网传感器、RFID标签、数据采集终端。

准备工作：对仓库进行清洁，确保摄像头无遮挡，在物资上贴上RFID标签，在仓库各处布置物联网传感器，对所有设备进行功能测试，确保正常工作。

实验过程：使用摄像头收集物资图像，使用RFID读取器收集物资流动数据，使用物联网传感器收集仓库环境数据。使用物资识别模块对收集的物资图像进行识别，得到物资的类型和数量。使用需求预测模块预测未来一周的物资需求。使用物资搬运优化模块计算出最佳的物资搬运路径。模拟出现物资缺口或过剩的情况，使用自适应调整模块进行调整，实验结果图表1所示。

表1实验结果对比表

通过对比实际物资需求、预测物资需求、实际物资使用量和预测物资使用量，可以看出本发明方法的预测值与实际值非常接近，误差在可接受范围内，而传统方法的预测值与实际值之间的误差较大。这证明了本发明方法在物资识别、需求预测、物资搬运优化和自适应调整等方面的有效性。此外，通过自适应调整策略，仓库的物资管理更加高效，减少了物资浪费，提高了生产效率。

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。