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龙图腾网恭喜清华大学深圳国际研究生院申请的专利基于订单预测保留机制的在线订单组批方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115018427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210769394.1，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权基于订单预测保留机制的在线订单组批方法和系统是由杨朋;曲志强设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于订单预测保留机制的在线订单组批方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于订单预测保留机制的在线订单组批方法，包括以下步骤：S1、基于机器学习方法，根据巷道相似度对未来订单预测，并使用订单数据训练出订单预测打分模型；S2、基于订单预测打分模型对订单池中订单打分，设计订单保留算法，决定订单保留在订单池或者释放到组批池；S3、根据系统内空闲拣选人数量，使用启发式算法对组批池内的订单进行组批、排序、分配和路由。本发明提出的算法适用于订单在线到达的人到货仓储系统，优化组批结果，从而减少拣选人力成本，提升订单周转率，提高服务水平。

本发明授权基于订单预测保留机制的在线订单组批方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于订单预测保留机制的在线订单组批方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于机器学习方法，根据巷道相似度对未来订单预测，并使用订单数据训练出订单预测打分模型； S2、基于订单预测打分模型对订单池中订单打分，设计订单保留算法，决定订单保留在订单池或者释放到组批池； S3、根据系统内空闲拣选人数量，使用启发式算法对组批池内的订单进行组批、排序、分配和路由； 步骤S1包括： S11、提供订单数据，即模型的训练数据，其为仓储系统内的订单信息，包括：订单到达时间、订单内物品、物品所在位置、物品数量； S12、根据订单数据，构建数据的特征；特征包括：订单到达时间，其为连续值；订单中包含的货品所在巷道位置，其为0-1值，为0说明订单在该巷道内没有物品需要拣选，为1说明订单在该巷道内有物品需要拣选；订单内物品数量； S13、根据订单数据，构建数据标签；标签定义为：当前订单与未来一段时间的到达订单相似度之和； S14、将构建好特征并打好标签的数据分为训练集与测试集，选择合适的机器学习回归模型，包括：树模型、集成模型、深度学习模型；选择合适的模型评估标准：均方误差；在训练集上训练模型并验证，在测试集上评估模型； 所述步骤S2中，根据订单预测打分模型，设计的订单保留算法包括： S21、在当前时间点，使用订单预测打分模型获得订单池中所有订单的预测得分；其中预测得分是指步骤S13中的数据标签； S22、对当前订单池内的订单按预测得分排序，并初始化一个指针为0； S23、若指针加批次容量之和大于订单池内订单数量，则转到步骤S26，否则转到S24，批次容量定义为一个批次内最多容纳的订单物品数量； S24、计算当前指针订单和当前指针加批次容量的订单预测得分差值，若差值小于阈值，则转到步骤S25，否则回到步骤S23，阈值为算法参数，根据实际场景调整； S25、将当前指针到当前指针加批次容量的订单释放到组批池，并重设指针为0，回到步骤S23； S26、若组批池内可形成的批次数量少于空闲拣选人数量，则在订单池中选择预测得分低的订单依次补充到组批池中，直到可形成的批次数量不少于空闲拣选人数量； S27、结束订单保留算法。

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