一种基于时空图神经网络的煤炭无轨胶轮车调度方法

本申请提出了一种基于时空图神经网络的煤炭无轨胶轮车调度方法，涉及智能规划、车辆调度技术领域。方案包括：确定当前滑动时间窗口对应的时空图序列；基于预训练生成的时空图神经网络，对时空图序列进行特征提取，并基于提取得到的特征对节点进行状态预测，获取预测得到的下个时刻的节点状态；根据下个时刻的节点状态确定无轨胶轮车的目标控制策略；基于目标控制策略对无轨胶轮车进行车辆调度。本申请通过精确预测煤矿井下车辆的状态和环境变化，能够预判潜在的危险因素，从而提前采取相应措施，保障矿井作业的安全；能够动态调整运输策略，提高车辆的工作效率；实现了煤矿运输过程的自动化和智能化，减少了人为失误的风险。