1.基于大数据的矿区作业调度系统，其特征在于：所述系统包括：

作业特征构建模块，获取多源运输设备的作业行为大数据，包括统计运输设备在每个矿区的载重变化与驻留时间，构建作业负荷特征集；

强度标签生成模块，将所述作业负荷特征集作为输入特征，通过谱聚类算法构建每个矿区间的负荷特征空间并划分对应作业强度标签，得到作业强度标签集；

密度突变识别模块，获取矿区调度的全部轨迹以及每个运输设备在矿区的分布记录，构建矿区密度时间序列，识别序列中的密度突变点，得到作业密度突变点序列；

节奏类型判定模块，基于所述作业强度标签集和所述作业密度突变点序列，划分每个矿区作业时间段的节奏类型，得到作业节奏划分结果；

作业时序排序模块，根据所述作业节奏划分结果，对每个矿区之间作业时间区段的优先级进行优化排序，得到矿区作业调度结果。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的矿区作业调度系统，其特征在于：所述作业负荷特征集包括数据维度数、区域特征数量，所述作业强度标签集包括标签分类数量、强度划分标准、标签分配规则，所述作业密度突变点序列包括突变点数量、识别时间范围、突变变化幅度，所述作业节奏划分结果包括节奏区段数量、节奏分布类型、节奏等级标识。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的矿区作业调度系统，其特征在于：所述作业特征构建模块包括：数据采集子模块，获取运输设备编号、矿区编号、时间戳序列、货物载重数值序列及运输设备定位信息，根据矿区编号对运输设备记录进行归类，提取运输设备在矿区内的货物载重变化与驻留时间，生成矿区作业行为数据；

特征计算子模块，调用所述矿区作业行为数据，按矿区对运输设备的货物载重变化与驻留时间分别计算平均值，整理矿区编号对应的两个均值组合，生成作业负荷数值对；

特征归一子模块，调用所述作业负荷数值对，对每个矿区对应的货物载重变化均值与驻留时长均值执行归一化处理，生成作业负荷特征集。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的矿区作业调度系统，其特征在于：所述强度标签生成模块包括：空间构建子模块，根据所述作业负荷特征集中的矿区载重变化均值与驻留时长均值，构建表征矿区间差异的二维特征组合，基于全部矿区的特征组合建立矿区负荷特征分布结构；

聚类划分子模块，基于所述矿区负荷特征分布结构，将每个矿区视为特征空间中的节点，以矿区特征对之间的欧式距离作为节点间相似性依据，构建相似性连接图，通过谱聚类算法对矿区节点进行分组，生成矿区负荷聚类结果；

标签生成子模块，根据所述矿区负荷聚类结果，根据归一化后每个矿区对应的货物载重变化均值与驻留时长均值的组合水平设定作业强度等级范围，生成作业强度标签集。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的矿区作业调度系统，其特征在于：对于构建相似性连接图，采用公式：；

将全部矿区归一化特征坐标点之间的欧氏距离通过高斯核函数转化为相似度权重，依权重构建带权边，节点为矿区、边为相似度，得到相似性连接图；

其中， 表示第 个矿区与第 个矿区之间的相似度权重，取值范围 ； 表示第与第个矿区之间的欧氏距离，为高斯核函数的尺度控制参数，决定距离对相似度的衰减程度，设为全部 的中位数。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的矿区作业调度系统，其特征在于：所述密度突变识别模块包括：轨迹获取子模块，获取矿区调度记录中的运输设备轨迹数据以及运输设备在矿区内的分布记录，按时间顺序将运输设备在每个矿区内的出现情况进行归类整理，生成矿区设备分布轨迹集合；

序列构建子模块，调用所述矿区设备分布轨迹集合，以时间轴为基准计算每个时间段内每个矿区中运输设备的数量，按时间顺序排列全部设备数量记录，生成矿区密度时间序列；

突变识别子模块，调用所述矿区密度时间序列，按相邻时间段计算密度值变化方向斜率，结合局部密度标准差比值进行联合判断，基于判断结果在序列中识别趋势突变位置，使用CUSUM累计和控制图算法确定突变节点，生成作业密度突变点序列。

7.根据权利要求6所述的基于大数据的矿区作业调度系统，其特征在于：对于确定突变节点，采用公式：；

其中， 表示第 时刻的CUSUM累计和， 为前一时刻 的CUSUM累计和，初始设为0，表示第 个时间段的设备数量，表示时间序列中前期稳定段的平均设备数量，为灵敏度系数，取 的一半， 用于将累计值归零处理；

通过计算每个时刻设备数与CUSUM累计和，当累计值连续上升并超过波动阈值时，即可判定当前为密度突变节点。

8.根据权利要求1所述的基于大数据的矿区作业调度系统，其特征在于：所述节奏类型判定模块包括：标签匹配子模块，调用所述作业强度标签集，按矿区编号将每个作业强度标签匹配至对应矿区，标识每个矿区内用于节奏识别的强度信息，生成矿区强度标签映射结果；

时间划分子模块，调用所述矿区强度标签映射结果与所述作业密度突变点序列，识别每个矿区内相邻突变时间节点，将相邻时间节点之间的时间段划分为连续作业时间段，整理每个时间段的起止时间与所属矿区编号，生成矿区作业时间段结构；

类型判定子模块，调用所述矿区作业时间段结构，结合对应矿区的强度标签与每个时间段内密度变化方向，按节奏分类规则判断每个时间段的节奏类型，生成作业节奏划分结果。

9.根据权利要求1所述的基于大数据的矿区作业调度系统，其特征在于：所述矿区作业调度结果包括时间顺序编号、调度覆盖范围、排序优先等级。

10.根据权利要求1所述的基于大数据的矿区作业调度系统，其特征在于：所述作业时序排序模块包括：权重构建子模块，调用所述作业节奏划分结果，提取每个矿区作业时间区段的节奏类型信息，并获取调度计划中的时间优先权重参数，设定节奏等级对应的调度评分标准，生成作业节奏权重参数集；

优先计算子模块，调用所述作业节奏权重参数集，对每个矿区作业时间区段依据节奏类型与时间优先权重进行评分计算，生成矿区时间区段优先级信息；

排序输出子模块，调用所述矿区时间区段优先级信息，按优先级值执行调度顺序排序，使用路径选择算法处理排序逻辑，将全部矿区作业时间区段按排序顺序组合，生成矿区作业调度结果。