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[發(fā)明專利]一種攬件量預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201811223374.4 申請日: 2018-10-19
公開(公告)號: CN109583625A 公開(公告)日: 2019-04-05
發(fā)明(設(shè)計)人: 馬昭;王珺;王本玉;吳敏礽;金晶 申請(專利權(quán))人: 順豐科技有限公司
主分類號: G06Q10/04 分類號: G06Q10/04;G06Q10/08
代理公司: 北京志霖恒遠知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11435 代理人: 郭棟梁
地址: 518061 廣東省深圳市南山區(qū)學(xué)府路(以南)*** 國省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 初始參數(shù) 存儲介質(zhì) 歷史數(shù)據(jù) 時序模型 預(yù)測 修正 參數(shù)建立 交叉驗證 條件要求 預(yù)測模型 白噪聲 平穩(wěn)性 自相關(guān) 分類
【權(quán)利要求書】:

1.一種攬件量預(yù)測方法,其特征是,包括:

獲取歷史數(shù)據(jù),對歷史數(shù)據(jù)進行分類并獲取不同屬性的初始參數(shù);

選擇xgboost模型,將不同屬性的初始參數(shù)輸入xgboost模型并對進行修正;

對修正后的初始參數(shù)進行交叉驗證,選取模型的確定參數(shù);

選擇確定參數(shù)建立預(yù)測模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的攬件量預(yù)測方法,其特征是,對歷史數(shù)據(jù)進行分類,包括:

將歷史數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)、測試數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的訓(xùn)練結(jié)果、測試結(jié)果,且有時間序列概念歷史數(shù)據(jù)進行分類時所述測試數(shù)據(jù)的時間均在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時間之后。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的攬件量預(yù)測方法,其特征是,所述參數(shù)的屬性包括以下至少一種:時序?qū)傩浴⒐?jié)假日屬性和周期屬性。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的攬件量預(yù)測方法,其特征是,

所述節(jié)假日屬性包括以下至少一種:所述歷史數(shù)據(jù)所屬節(jié)假日性質(zhì)、節(jié)假日的次序、節(jié)前天數(shù)、節(jié)后天數(shù),分別對應(yīng)參數(shù)a1、a2、a3、a4

和/或

所述時序?qū)傩园ㄒ韵轮辽僖环N:所述歷史數(shù)據(jù)所處日期、月份、當月的旬數(shù)、當月的周數(shù)、當周的星期數(shù),分別對應(yīng)參數(shù)b1、b2、b3、b4、b5

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的攬件量預(yù)測方法,其特征是,根據(jù)不同屬性的初始參數(shù),對所述歷史數(shù)據(jù)進行交叉驗證,包括:

確定訓(xùn)練數(shù)據(jù)的攬件時間、攬件地址;

根據(jù)攬件地址,選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)的節(jié)假日屬性及對應(yīng)的初始參數(shù);

根據(jù)攬件時間,選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時序?qū)傩约皩?yīng)的初始參數(shù);

通過訓(xùn)練結(jié)果對初始參數(shù)進行修正,得修正參數(shù);

通過測試數(shù)據(jù)、測試結(jié)果對所述修正參數(shù)進行交叉驗證,選取模型的確定參數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的攬件量預(yù)測方法,其特征是,根據(jù)不同屬性的初始參數(shù),對所述歷史數(shù)據(jù)進行交叉驗證,還包括:

配置預(yù)測周期的時長;

將歷史數(shù)據(jù)所處時間段劃分為若干預(yù)測周期,對各預(yù)測周期內(nèi)的波次進行編號;

根據(jù)編號獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)的周期屬性及對應(yīng)的初始參數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的攬件量預(yù)測方法,其特征是,所述預(yù)測模型預(yù)測波次的時長為以下至少一種月、周、日、小時、半小時、20分鐘以及時間長度不確定的時間粒度。

8.一種攬件量預(yù)測系統(tǒng),其特征是,包括:

數(shù)據(jù)采集模塊,配置用于獲取歷史數(shù)據(jù),對歷史數(shù)據(jù)進行分類并獲取不同屬性的初始參數(shù);

模型建立模塊,配置用于:

選擇xgboost模型,將不同屬性的初始參數(shù)輸入xgboost模型并對進行修正;

對修正后的初始參數(shù)進行交叉驗證,選取模型的確定參數(shù);

選擇確定參數(shù)建立預(yù)測模型。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的攬件量預(yù)測系統(tǒng),其特征是,所述數(shù)據(jù)采集模塊包括采集單元和分類單元;

采集單元,配置用于采集歷史數(shù)據(jù);

分類單元,配置用于將歷史數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)、測試數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的訓(xùn)練結(jié)果、測試結(jié)果,且有時間序列概念歷史數(shù)據(jù)進行分類時所述測試數(shù)據(jù)的時間均在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時間之后。

10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的攬件量預(yù)測系統(tǒng),其特征是,所述參數(shù)的屬性包括以下至少一種:時序?qū)傩浴⒐?jié)假日屬性和周期屬性。

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