在煤炭物流运输中，集运站作为关键节点，其称重系统的准确性直接影响贸易结算与运输效率。传统称重方法易受环境干扰、设备误差等因素影响，导致数据偏差。为解决这一问题，多源数据融合技术被引入煤炭集运站称重系统，通过整合传感器、视频监控、RFID等多维度数据，显著提升了称重结果的可靠性。

多源数据融合的核心在于数据采集与算法优化。首先，系统部署高精度称重传感器、红外测距仪及动态称重模块，实时采集车辆重量、速度、位置等信息。同时，视频监控系统捕捉车辆装载状态，RFID技术记录煤炭来源与批次数据。这些异构数据通过时间戳对齐与空间校准后，输入融合算法进行处理。

常用的数据融合算法包括卡尔曼滤波、加权平均法及神经网络模型。卡尔曼滤波适用于动态称重场景，能有效消除噪声干扰；加权平均法则根据传感器置信度分配权重，提升静态称重稳定性；深度学习模型通过历史数据训练，可识别复杂工况下的异常值。实验表明，融合后的称重数据误差率可降低至0.5%以下，较单一传感器提升3倍精度。

实际应用中，某大型煤炭集运站采用多源融合系统后，年结算纠纷减少42%，车辆通行效率提高28%。该技术还可扩展至水分检测、煤质分析等领域，为智慧物流建设提供支撑。未来，随着5G与边缘计算技术的普及，实时数据融合将进一步提升系统响应速度与鲁棒性。

结论表明，多源数据融合是提升煤炭集运站称重准确性的有效途径，其技术框架与实施经验可为其他大宗商品物流场景提供借鉴。行业需持续优化算法模型，并加强数据标准化建设，以释放更大价值。