[发明专利]订单数量和订单状态的预测方法、装置及系统

权利要求书

1.一种订单数量的预测方法，其特征在于，包括：

获取至少一个订单的订单状态；

确定所述至少一个订单的订单状态对应的多个预测订单状态以及多个预测订单状态对应的发生概率；

确定预测订单状态在多个订单中的发生概率；

确定预测订单状态对应的订单数量。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定至少一个订单的订单状态对应的多个预测订单状态以及多个预测订单状态对应的发生概率，包括：

输入订单的订单状态至订单状态预测模型；

获得所述订单状态模型输出若干预测订单状态，以及若干预测订单状态的原概率；

对若干个预测订单状态中进行筛选操作，确定筛选后的多个预测订单状态及多个预测订单状态的发生概率；

其中，所述订单状态预测模型为以订单状态为输入，用于对订单状态的后续订单状态进行预测，并输出预测订单状态和预测订单状态对应发生概率的机器模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对若干个预测订单状态中进行筛选操作，确定筛选后的多个预测订单状态及多个预测订单状态的发生概率，包括：

在订单的物流路径规划中，确定订单的下一物流节点标识和动作标识；

在订单的若干预测订单状态中进行筛选操作，保留包含订单的下一物流节点标识和动作标识的多个预测订单状态；

计算筛选后多个预测订单状态的原概率的和值；

分别将多个预测订单状态的原概率与所述和值的比值，确定为多个预测订单状态对应的发生概率。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定预测订单状态在多个订单中的发生概率，包括：

按照订单状态对多个订单的多个预测订单状态及发生概率进行分类汇总；

在分类汇总结果中，确定预测订单状态对应的多个订单的发生概率。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定预测订单状态对应的预测订单数量，包括：

基于一预测订单状态对应的多个订单的发生概率，计算该预测订单状态的期望；

将所述期望确定为该预测订单状态的订单数量。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述订单状态包括订单所在物流节点标识，订单动作对应的动作标识，以及，订单动作发生时间所属的时间片段的时间片标识；则获取至少一个订单的订单状态包括：

获取至少一个订单的订单数据；

按照订单状态数据格式，将订单数据转换为订单状态。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述确定预测订单状态对应的订单数量后，还包括：

确定统计属性；所述统计属性包含的物流节点标识、动作标识、时间片标识中的一个或多个属性；

依据所述统计属性确定至少一个预测订单状态；

将所述至少一个预测订单状态对应订单数量的和值，确定为所述统计属性对应的订单数量。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在订单的物流路径规划中确定最后一条路径规划；

若订单的预测订单状态中物流节点标识和动作标识不对应最后一条路径规划，则在订单的多个预测订单状态中选择一个预测订单状态，并进入确定至少一个订单的订单状态对应的多个预测订单状态以及多个预测订单状态对应的发生概率的步骤。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：

在进入确定至少一个订单的订单状态对应的多个预测订单状态以及多个预测订单状态对应的发生概率的步骤后，更新已有的预测订单状态以及预测订单状态对应的发生概率。