[發明專利]多頻次派件時長預測方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202010089308.3
• 申請日: 2020-02-12
• 公開（公告）號: CN111260151B
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 楊周龍;黃理
• 申請（專利權）人: 上海東普信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/08;G06F16/29
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 劉挽瀾

1.一種多頻次派件時長預測方法，其特征在于，所述多頻次派件時長預測方法包括：

獲取目標運單的初始特征數據，所述初始特征數據包括攬件時刻、攬件網點的地址、始發分撥中心的地址、目的分撥中心的地址和目的網點的地址；

對所述攬件網點的地址、所述始發分撥中心的地址、所述目的分撥中心的地址和所述目的網點的地址進行數據預處理，得到第一特征數據、第二特征數據和第三特征數據；

所述對所述攬件網點的地址、所述始發分撥中心的地址、所述目的分撥中心的地址和所述目的網點的地址進行數據預處理，得到第一特征數據、第二特征數據和第三特征數據還包括：

對所述攬件網點的地址、所述始發分撥中心的地址、所述目的分撥中心的地址和所述目的網點的地址進行經緯度轉換，得到所述攬件網點的經緯度、所述始發分撥中心的經緯度、所述目的分撥中心的經緯度和所述目的網點的經緯度；

所述對所述攬件網點的地址、所述始發分撥中心的地址、所述目的分撥中心的地址和所述目的網點的地址進行經緯度轉換，得到所述攬件網點的經緯度、所述始發分撥中心的經緯度、所述目的分撥中心的經緯度和所述目的網點的經緯度還包括：對所述攬件網點的地址、所述始發分撥中心的地址、所述目的分撥中心的地址和所述目的網點的地址按照預設的行政區劃標準進行標準化處理，得到多個標準地址，所述多個標準地址包括所述攬件網點的標準地址、所述始發分撥中心的標準地址、所述目的分撥中心的地址和所述目的網點的地址；解析所述多個標準地址的經度和緯度，得到所述攬件網點的經緯度、所述始發分撥中心的經緯度、所述目的分撥中心的經緯度和所述目的網點的經緯度；

將所述攬件網點的經緯度和所述始發分撥中心的經緯度設置為第一特征數據，將所述始發分撥中心的經緯度和所述目的分撥中心的經緯度設置為第二特征數據，將所述目的分撥中心的經緯度和所述目的網點的經緯度設置為第三特征數據；

通過訓練好的決策樹模型分別對所述第一特征數據、所述第二特征數據和所述第三特征數據進行派件時長預測，得到第一預測時長、第二預測時長和第三預測時長；

基于所述攬件時刻對所述第一預測時長、所述第二預測時長和所述第三預測時長進行累加計算，得到所述目標運單的預測簽收時刻。

2.根據權利要求1所述的多頻次派件時長預測方法，其特征在于，所述通過訓練好的決策樹模型分別對所述第一特征數據、所述第二特征數據和所述第三特征數據進行派件時長預測，得到第一預測時長、第二預測時長和第三預測時長，包括：

將所述攬件網點的經緯度、所述始發分撥中心的經緯度和所述攬件時刻輸入到訓練好的決策樹模型進行派件時長預測，得到第一預測時長；

將所述始發分撥中心的經緯度、所述目的分撥中心的經緯度和所述攬件時刻輸入到所述訓練好的決策樹模型進行派件時長預測，得到第二預測時長；

將所述目的分撥中心的經緯度、所述目的網點的經緯度和所述攬件時刻輸入到所述訓練好的決策樹模型進行派件時長預測，得到第三預測時長。

3.根據權利要求1所述的多頻次派件時長預測方法，其特征在于，所述基于所述攬件時刻對所述第一預測時長、所述第二預測時長和所述第三預測時長進行累加計算，得到所述目標運單的預測簽收時刻，包括：

對所述第一預測時長、所述第二預測時長和所述第三預測時長進行求和運算，得到總的預測時長；

基于所述攬件時刻累加所述總的預測時長，得到所述目標運單的預測簽收時刻。

4.根據權利要求1-3中任一項所述的多頻次派件時長預測方法，其特征在于，在所述獲取目標運單的初始特征數據，所述初始特征數據包括攬件時刻、攬件網點的地址、始發分撥中心的地址、目的分撥中心的地址和目的網點的地址之前，所述多頻次派件時長預測方法還包括：

對歷史運單數據進行數據抽取和數據清洗，得到樣本數據，并將所述樣本數據劃分為訓練數據集和測試數據集；

根據預置決策樹算法和所述訓練數據集對預置決策樹模型進行訓練；

采用所述測試數據集評估已訓練的決策樹模型，得到評估結果，并根據所述評估結果對所述已訓練的決策樹模型進行迭代訓練，得到訓練好的決策樹模型。