[发明专利]一种外卖配送时间的预测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种外卖配送时间的预测方法，其特征在于，所述方法包括：

接收订单信息；

基于所述订单信息对应的商家、所述商家当前未完成的订单数目和配送员接到的订单数目，通过第一预测模型，得到针对所述订单信息的第一等待时间，所述订单信息的第一等待时间为所述订单信息生成至准备配送之间的等待时间；

基于所述第一等待时间、所述订单信息对应的配送距离，通过第二预测模型，得到针对所述订单信息的第二等待时间，所述订单信息的第二等待时间为所述订单信息生成至配送至目的地之间的等待时间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于指定商家的订单样本集，训练得到针对第一等待时间的第一预测模型，所述订单样本集中的其中一项订单样本至少包括：下单时间在当前订单之前的未完成订单数目、配送员接到的订单数目以及第一等待时间的样本值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于指定商家的订单样本集，训练得到针对第一等待时间的第一预测模型的步骤，包括：

初始化第一预测模型的参数组；

对于指定商家的订单样本集中的各订单样本，将下单时间在当前订单之前的未完成订单数、配送员接到的订单数目输入至第一预测模型，得到所述订单样本对应的第一等待时间的预测值；

根据所述第一等待时间的预测值以及样本值确定损失值；

若所述损失值不满足预设条件，则根据所述损失值调整参数组以继续训练，直至所述损失值满足预设条件，得到针对所述第一等待时间的第一预测模型。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

分别针对不同天气状况、交通状况，基于所述订单样本集、以及所述第一预测模型对所述订单样本集中的各订单样本预测得到的第一等待时间，训练得到针对第二等待时间的第二预测模型，所述订单样本集中的其中一项订单样本至少包括：当前订单对应的配送距离以及第二等待时间的样本值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一预测模型预测得到的第一等待时间样本集，训练得到针对第二等待时间的第二预测模型的步骤，包括：

初始化第二预测模型的参数组；

对于所述订单样本集中的各订单样本，将所述订单样本对应的第一等待时间以及配送距离输入至所述第二预测模型，得到所述订单样本对应的第二等待时间的预测值；

根据所有订单样本的第二等待时间的预测值以及样本值确定损失值；

若所述损失值不满足预设条件，则根据所述损失值调整参数组以继续训练，直至所述损失值满足预设条件，得到针对第二等待时间的第二预测模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所有订单样本的第二等待时间的预测值以及样本值确定损失值的步骤，包括：

对于各订单样本，计算所述订单对应的第二等待时间的样本值和预测值之间差值的二次方，得到第一差值；

计算所述第二等待时间的样本值和预测值之间的差值，并取所述差值与零的最大值，得到第二差值；

将所述第一差值与所述第二差值相加，得到第三差值；

统计所有订单样本对应的第三差值的平均值，得到损失值。

7.一种外卖配送时间的预测装置，其特征在于，所述装置包括：

订单信息接收模块，用于接收订单信息；

第一等待时间预测模块，用于基于所述订单信息对应的商家、所述商家当前未完成的订单数目和配送员接到的订单数目，通过第一预测模型，得到针对所述订单信息的第一等待时间，所述订单信息的第一等待时间为所述订单信息生成至准备配送之间的等待时间；

第二等待时间预测模块，用于基于所述第一等待时间、所述订单信息对应的配送距离，通过第二预测模型，得到针对所述订单信息的第二等待时间，所述订单信息的第二等待时间为所述订单信息生成至配送至目的地之间的等待时间。