[发明专利]物流时效预测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种物流时效预测方法，其特征在于，包括：

基于待预测运单的运单信息，确定待预测运单的轨迹类别；

根据所述待预测运单的轨迹类别，确定预测模型；

采用所确定的预测模型，基于所述待预测运单的运单信息和/或轨迹数据，预测所述待预测运单的时效。

2.如权利要求1所述的物流时效预测方法，其特征在于，所述待预测运单的轨迹类别基于与所述待预测运单具有至少一相同属性的历史轨迹数据的数量和/或质量确定。

3.如权利要求2所述的物流时效预测方法，其特征在于，当与所述待预测运单具有至少一相同属性的历史轨迹数据的数量和/或质量属于第一阈值范围时，所述待预测运单属于第一轨迹类别，所述第一轨迹类别关联第一预测模型，所述第一预测模型至少由所述待预测运单具有至少一相同属性的历史轨迹数据训练获得。

4.如权利要求3所述的物流时效预测方法，其特征在于，所述第一预测模型为一个或多个机器学习模型。

5.如权利要求2所述的物流时效预测方法，其特征在于，当与所述待预测运单具有至少一相同属性的历史轨迹数据的数量和/或质量属于第二阈值范围时，所述待预测运单属于第二轨迹类别，所述第二轨迹类别关联第二预测模型，所述第二预测模型基于至少所述待预测运单具有至少一相同属性的历史轨迹数据统计获得。

6.如权利要求5所述的物流时效预测方法，其特征在于，所述第二预测模型根据如下步骤建立：

获取与所述待预测运单具有至少一相同属性的历史轨迹数据的时效数据；

计算所获得的时效数据的中位数和/或平均数。

7.如权利要求2所述的物流时效预测方法，其特征在于，当与所述待预测运单具有至少一相同属性的历史轨迹数据的数量和/或质量属于第三阈值范围时，所述待预测运单属于第三轨迹类别，所述第三轨迹类别关联第三预测模型，所述第三预测模型为时效查询配置表。

8.如权利要求3至7任一项所述的物流时效预测方法，其特征在于，第一阈值范围大于第二阈值范围，第二阈值范围大于第三阈值范围。

9.如权利要求3至7任一项所述的物流时效预测方法，其特征在于，所述属性包括物流服务商、发件地址、收件地址、揽件节点、派件节点、中转节点中的一个或多个组合。

10.如权利要求1至7任一项所述的物流时效预测方法，其特征在于，所述采用所确定的预测模型，基于所述待预测运单的运单信息和/或轨迹数据，预测所述待预测运单的时效包括：

采用所确定的预测模型，基于所述待预测运单的运单信息和/或轨迹数据，预测所述待预测运单的各运输节点之间的时效；

基于所预测的各运输节点之间的时效，计算所述待预测运单的时效。

11.一种物流时效预测装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，配置成基于待预测运单的运单信息，确定待预测运单的轨迹类别；

第二确定模块，配置成根据所述待预测运单的轨迹类别，确定预测模型；

预测模块，配置成采用所确定的预测模型，基于所述待预测运单的运单信息和/或轨迹数据，预测所述待预测运单的时效。

12.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器；

存储器，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行：

如权利要求1至10任一项所述的物流时效预测方法。

13.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行：

如权利要求1至10任一项所述的物流时效预测方法。