[發明專利]預測班次的物流發件量方法、裝置和計算機設備

在審

• 申請號: 202010824896.0
• 申請日: 2020-08-17
• 公開（公告）號: CN114077915A
• 公開（公告）日: 2022-02-22
• 發明（設計）人: 王弋寧;馮鈺;劉子恒
• 申請（專利權）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: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 姚姝婭

1.一種預測班次的物流發件量方法，其特征在于，所述方法包括：

確定目標班次的物流發件量的預測時間點；

獲取所述目標班次在所述預測時間點之前指定時長內的歷史物流發件量；

根據預設切片時長和各所述歷史物流發件量，確定所述目標班次在各所述指定時長內各預設切片時長對應的物流發件累積量，得到單位序列數組；所述單位序列數組為所述目標班次在各預設切片時長的物流發件累積量集合；

根據各所述單位序列數組構建所述目標班次的班次序列數據組；

計算所述班次序列數據組中各單位序列數組之間的相似度，根據各單位序列數組之間的相似度得到目標單位序列數據組；

通過對所述目標單位序列數據組進行擬合，根據得到的擬合結果預測所述目標班次在預測時間點的物流發件量。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述目標班次在所述預測時間點之前指定時長內的歷史物流發件量，包括：

獲取所述目標班次在所述預測時間點之前指定時長內的原始物流發件量；

根據時間正向累積的數據清洗規則對各所述原始物流發件量進行清洗，得到歷史物流發件量。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據預設切片時長和各所述歷史物流發件量，確定所述目標班次在各所述指定時長內各預設切片時長對應的物流發件累積量，得到單位序列數組，包括：

基于各所述歷史物流發件量，以預設切片時長為時間粒度對各所述指定時長進行時間切片，確定各所述預設切片時長對應的物流發件累積量，得到各所述指定時長對應的單位序列數組。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算所述班次序列數據組中各單位序列數組之間的相似度，根據各單位序列數組之間的相似度得到目標單位序列數據組，包括：

對所述班次序列數據組中的各單位序列數據組進行缺失值補充，得到完整班次序列數據組；

確定所述完整班次序列數據組中各單位序列數據組之間的相似度，根據所述相似度得到目標單位序列數據組。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對所述班次序列數據組中的各單位序列數據組進行缺失值處理，得到完整班次序列數據組，包括：

獲取所述班次序列數據組中的各單位序列數據組的長度；

根據所述長度確定所述班次序列數據組中缺失單位序列數據組和完整單位序列數據組；所述缺失單位序列數據組的長度為第一長度；所述完整單位序列數據組的長度為第二長度；

根據所述第一長度和第二長度構建網格矩陣，基于所述網格矩陣和各所述完整單位序列數據組對各所述缺失單位序列數據組進行缺失點補充，得到完整班次序列數據組。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一長度和第二長度構建網格矩陣，基于所述網格矩陣和各所述完整單位序列數據組對各所述缺失單位序列數據組進行缺失值補充，得到完整班次序列數據組，包括：

從各所述完整單位序列數據組中確定與各所述缺失單位序列數據組相似度最高的完整單位序列數據組；

根據所述第一長度和第二長度構建網格矩陣，依次將相似度最高的完整單位序列數據組和所述缺失單位序列數據組中對應的物流發件累積量映射到所述網格矩陣上；

在所述網格矩陣按照指定的搜索方向對各所述缺失單位序列數據組進行缺失點補充，得到完整班次序列數據組。