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申请/专利权人：北京京东振世信息技术有限公司
申请日：2020-04-17
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN113537671B
主分类号：G06Q10/0637
分类号：G06Q10/0637;G06Q10/083
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.18#授权;2021.12.10#实质审查的生效;2021.10.22#公开
摘要：本发明实施例是关于一种分拣时效预测方法及装置、存储介质、电子设备，涉及物流大数据处理技术领域，该方法包括：根据待处理单量数据计算待预测分拣中心的当前分拣时长标签；根据所述待预测分拣中心的当前属性标签以及当前分拣时长标签构建当前样本数据；根据所述当前样本数据的数据类型对所述当前样本数据进行处理，得到所述待预测分拣中心的当前特征向量；根据所述当前特征向量对所述待预测分拣中心未来时间段的分拣时效进行预测。本发明实施例提高了分拣时效预测的准确率。
主权项：1.一种分拣时效预测方法，其特征在于，包括：根据待处理单量数据计算待预测分拣中心的当前分拣时长标签；其中，所述当前分拣时长标签包括待预测分拣中心在当前时间段内所处理的当前单量数据以及处理所述当前单量数据所需要的当前分拣时长；根据所述待预测分拣中心的当前属性标签以及当前分拣时长标签构建当前样本数据；其中，所述当前属性标签包括待预测分拣中心的静态属性以及动态属性，所述静态属性包括待预测分拣中心所属的地理位置以及类型，所述动态属性包括待预测分拣中心的当前待分拣货量以及待预测分拣中心在第一预设时间段内的平均分拣货量；根据所述当前样本数据的数据类型对所述当前样本数据进行处理，得到所述待预测分拣中心的当前特征向量；根据所述当前特征向量对所述待预测分拣中心未来时间段的分拣时效进行预测，包括：将所述当前特征向量输入至预设的分拣时效预测模型中，并根据所述预设的分拣时效预测模型的输出得到所述待预测分拣中心在未来时间段的多个目标时间段内的分拣时效；其中，所述预设的分拣失效预测模型是通过对深度神经网络进行训练得到的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京京东振世信息技术有限公司 分拣时效预测方法及装置、存储介质、电子设备
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