[发明专利]物流对象送达时间预测方法、装置、电子设备及存储介质在审
| 申请号: | 202010858193.X | 申请日: | 2020-08-24 |
| 公开(公告)号: | CN111950803A | 公开(公告)日: | 2020-11-17 |
| 发明(设计)人: | 刘成亮;韦家强 | 申请(专利权)人: | 上海寻梦信息技术有限公司 |
| 主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/08 |
| 代理公司: | 上海隆天律师事务所 31282 | 代理人: | 潘一诺 |
| 地址: | 200050 上海市长宁*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 物流 对象 送达 时间 预测 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种物流对象送达时间预测方法,其特征在于,包括:
获取待预测物流对象的起始网点以及目的网点;
根据历史物流数据获取所述起始网点至目的网点的历史物流轨迹以及历史时效信息;
根据所获取的历史物流轨迹选取一派件路径;
根据所述派件路径的历史时效信息确定一预测时效;
根据所述预测时效预测所述待预测物流对象的送达时间。
2.如权利要求1所述的物流对象送达时间预测方法,其特征在于,所述根据所获取的历史物流轨迹选取一派件路径包括:
将所获取的历史物流轨迹中频次最高的路径方案作为所述派件路径;和/或
将所获取的历史物流轨迹中时效最快的路径方案作为所述派件路径。
3.如权利要求1所述的物流对象送达时间预测方法,其特征在于,所述根据所获取的历史物流轨迹选取一派件路径包括:
根据一经训练的选取模型自所获取的历史物流轨迹选取一派件路径。
4.如权利要求1所述的物流对象送达时间预测方法,其特征在于,所述根据所述派件路径的历史时效信息确定一预测时效包括:
将所述派件路径的历史时效信息的均值或中位数作为所述预测时效。
5.如权利要求1所述的物流对象送达时间预测方法,其特征在于,所述根据所述预测时效预测所述待预测物流对象的送达时间之后还包括:
获取待预测物流对象的起始网点以及目的网点之间的中间网点;
根据历史物流数据获取所述中间网点至目的网点的历史物流轨迹以及历史时效信息;
根据所获取的历史物流轨迹选取一中间派件路径;
根据所述中间派件路径的历史时效信息确定一中间预测时效;
根据所述中间预测时效更新所述待预测物流对象的送达时间。
6.如权利要求5所述的物流对象送达时间预测方法,其特征在于,所述获取待预测物流对象的起始网点以及目的网点之间的中间网点之后,且所述根据历史物流数据获取所述中间网点至目的网点的历史物流轨迹以及历史时效信息之前还包括:
判断所述中间网点是否属于所述派件路径;
若是,则不对所述待预测物流对象的送达时间进行更新。
7.如权利要求5所述的物流对象送达时间预测方法,其特征在于,所述获取待预测物流对象的起始网点以及目的网点之间的中间网点的步骤在所述物流对象离开所述中间网点之后,且到达所述中间网点的下一网点之前执行。
8.如权利要求7所述的物流对象送达时间预测方法,其特征在于,所述根据所述中间预测时效更新所述待预测物流对象的送达时间包括:
将所述待预测物流对象离开所述中间网点的时间与所述中间预测时效之合作为所述待预测物流对象的送达时间。
9.如权利要求7所述的物流对象送达时间预测方法,其特征在于,所述根据所述中间预测时效更新所述待预测物流对象的送达时间的步骤,依据所述待预测物流对象的物流轨迹,依次对所述起始网点以及所述目的网点之间的每一中间网点执行。
10.如权利要求1至9任一项所述的物流对象送达时间预测方法,其特征在于,所述起始网点为揽收网点,所述目的网点为派件网点。
11.一种物流对象送达时间预测装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,配置成获取待预测物流对象的起始网点以及目的网点;
第二获取模块,配置成根据历史物流数据获取所述起始网点至目的网点的历史物流轨迹以及历史时效信息;
选取模块,配置成根据所获取的历史物流轨迹选取一派件路径;
确定模块,配置成根据所述派件路径的历史时效信息确定一预测时效;
预测模块,配置成根据所述预测时效预测所述待预测物流对象的送达时间。
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