【技術實現步驟摘要】
本申請涉及物流領域，具體涉及一種發件量預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質，其中，存儲介質是計算機可讀存儲介質。
技術介紹
1、隨著我國經濟的穩步發展與物流市場的高速增長，快遞件量屢創新高，這也給物流資源的規劃與前置安排提供了越來越大的挑戰。提前準確預測場地的發件量，在運輸工具資源調度中至關重要，可以避免運輸資源浪費，或者運輸不足導致物流滯后等問題，傳統物流企業通過工作人員根據以往的經驗預測場地的發件量，這種方式預測的發件量準確性低，無法起到優化運輸工具資源調度的作用。
技術實現思路
1、本申請實施例提供一種發件量預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質，可以提高發件量預測的準確性。
2、本申請實施例提供的一種發件量預測方法，包括：
3、獲取待預測時間的日期特征信息，以及獲取目標場地的場地特征信息和歷史物流運輸數據序列；
4、根據所述目標場地的場地特征信息選擇目標發件量預測模型；
5、將所述日期特征信息、場地特征信息和歷史物流運輸數據序列，輸入所述目標發件量預測模型；
6、通過所述目標發件量預測模型，預測所述目標場地在所述待預測時間的發件量。
7、相應的，本申請實施例還提供的一種發件量預測裝置，包括：
8、獲取單元，用于獲取待預測時間的日期特征信息，以及獲取目標場地的場地特征信息和歷史物流運輸數據序列；
9、選擇單元，用于根據所述目標場地的場地特征信息選擇目標發件量預測模型；
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11、預測單元，用于通過所述目標發件量預測模型，預測所述目標場地在所述待預測時間的發件量。
12、在一實施例中，所述歷史物流運輸數據序列包含第一時間過去時間段的物流運輸數據，所述發件量至少包括在不同時刻預測得到的發件量，所述預測單元，包括：
13、數據獲取子單元，用于在所述第一時間和所述待預測時間之間的時間段內，周期性獲取更新的物流運輸數據；
14、更新子單元，用于基于所述更新的物流運輸數據對所述歷史物流運輸數據序列進行更新，得到更新后的歷史物流運輸數據序列；
15、動態預測子單元，用于根據所述更新后的歷史物流運輸數據序列進行動態預測，得到所述目標場地在所述待預測時間的發件量。
16、在一實施例中，所述發件量預測裝置還包括：
17、提取單元，用于對物流場地進行場地特征提取，得到每個物流場地的場地特征信息；
18、聚類單元，用于根據每個物流場地的場地特征信息進行聚類處理，得到至少一個場地類簇；
19、訓練單元，用于針對每個場地類簇中，根據所述場地類簇中物流場地的場地特征信息訓練對應的發件量預測模型。
20、在一實施例中，所述提取單元，包括：
21、特征提取子單元，用于對所述場地進行特征提取，得到每個場地的候選場地特征信息；
22、構建子單元，用于根據所述場地之間的路線關系構建物流網絡，所述物流網絡中節點表示場地，邊表示節點之間的物流路線；
23、確定子單元，用于基于所述物流網絡中各節點之間的物流路線，確定每個物流場地的關聯場地；
24、融合子單元，用于針對每個物流場地，對所述場地的候選特征信息和關聯場地的候選特征信息和進行特征融合處理，得到每個物流場地的場地特征信息。
25、在一實施例中，確定子單元，包括：
26、第一節點提取模塊，用于針對每個物流場地，從所述物流網絡中提取與所述物流場地對應的目標節點通過邊連接的節點，得到所述目標節點的一階鄰居節點；
27、第二節點提取模塊，用于從所述物流網絡中提取與所述一階鄰居節點通過邊連接的節點，得到所述目標節點的二階鄰居節點；
28、關聯場地確定模塊，用于根據所述一階鄰居節點和所述二階鄰居節點得到關聯場地。
29、在一實施例中，所述關聯場地確定模塊，包括：
30、選取子模塊，用于根據所述目標節點與所述一階鄰居節點之間邊的距離信息，選取目標一階鄰居節點；
31、篩選子模塊，用于從所述二階鄰居節點中篩選與所述目標一階鄰居節點連接的目標二階鄰居節點；
32、設置子模塊，用于將所述目標一階鄰居節點和所述目標二階鄰居節點對應的場地設置為所述關聯場地。
33、在一實施例中，所述訓練單元，包括：
34、樣本獲取子單元，用于獲取不同場地類簇對應的訓練樣本數據集，每一訓練樣本數據集包含屬于對應場地類簇的場地，以及每一場地對應的場地特征信息、歷史物流運輸數據序列；
35、模型訓練子單元，用于針對每個不同場地類簇的訓練樣本數據集，通過所述訓練樣本數據集，對預設的候選發件量預測模型進行訓練，得到每一場地類簇對應的發件量預測模型。
36、相應的，本申請實施例還提供的一種計算機設備，包括存儲器和處理器；所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器用于運行所述存儲器內的計算機程序，以執行本申請實施例提供的任一種發件量預測方法。
37、相應的，本申請實施例還提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質用于存儲計算機程序，所述計算機程序被處理器加載以執行本申請實施例提供的任一種發件量預測方法。
38、本申請實施例通過獲取待預測時間的日期特征信息，以及獲取目標場地的場地特征信息和歷史物流運輸數據序列；根據目標場地的場地特征信息選擇目標發件量預測模型；將日期特征信息、場地特征信息和歷史物流運輸數據序列，輸入目標發件量預測模型；通過目標發件量預測模型，預測目標場地在待預測時間的發件量。本申請實施例中不僅根據歷史數據序列預測發件量，還結合了未來的已知特征以及場地特征，即融合了歷史特征和未來特征，可以提高預測準確性，且對于不同的物流場地采用不同的發件量預測模型進行發件量預測，可以進一步提高發件量的預測準確性。
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1.一種發件量預測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述歷史物流運輸數據序列包含第一時間過去時間段的物流運輸數據，所述發件量至少包括在不同時刻預測得到的發件量，所述通過所述目標發件量預測模型，預測所述目標場地在所述待預測時間的發件量，包括：
3.根據權利要求1項所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標場地的場地特征信息選擇目標發件量預測模型之前，所述方法還包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對場地進行場地特征提取，得到每個物流場地的場地特征信息，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述物流網絡中各節點之間的物流路線，確定每個物流場地的關聯場地，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述一階鄰居節點和所述二階鄰居節點得到關聯場地，包括：
7.根據權利要求3-6任一項所述的方法，其特征在于，所述針對每個場地類簇中，根據所述場地類簇中物流場地的場地特征信息訓練對應的發件量預測模型，包括：
8.一種發件量預測裝置
9.一種計算機設備，其特征在于，包括存儲器和處理器；所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器用于運行所述存儲器內的計算機程序，以執行權利要求1至7任一項所述的發件量預測方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質用于存儲計算機程序，所述計算機程序被處理器加載，以執行權利要求1至7任一項所述的發件量預測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種發件量預測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述歷史物流運輸數據序列包含第一時間過去時間段的物流運輸數據，所述發件量至少包括在不同時刻預測得到的發件量，所述通過所述目標發件量預測模型，預測所述目標場地在所述待預測時間的發件量，包括：
3.根據權利要求1項所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標場地的場地特征信息選擇目標發件量預測模型之前，所述方法還包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對場地進行場地特征提取，得到每個物流場地的場地特征信息，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述物流網絡中各節點之間的物流路線，確定每個物流場地的關聯場地，包括：
<...【專利技術屬性】
技術研發人員：趙金陽，許穎聰，陳曉雯，孫雪嬌，申海艷，
申請(專利權)人：順豐科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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