一种配送时长的预测方法及装置与流程

本申请涉及大数据处理技术领域，尤其涉及一种配送时长的预测方法及装置。

背景技术：

随着互联网的快速发展，一些基于互联网行业的应用给人们带来了极大的便捷，外卖行业的发展使人们可以足不出户的获取自己所需的物品，但是，在外卖行业，物流即时配送是极其重要业务场景之一，如何提升用户的服务质量和提高预测骑手的配送时长的精度，是一个越发严峻的问题。

现有技术中，为了提示用户外卖的配送时间，商家根据自身的配送范围和外卖的准备时间，粗略地预测外卖配送的大致时间，导致骑手实际的配送时长与预测的配送时长相差很多，降低了用户的服务质量。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种配送时长的预测方法及装置，通过在接收到目标用户请求的外卖订单后，获取骑手在接单时的位置，以及从外卖订单中提取商家地址和目标用户的地址，根据包含用户地址的多个历史订单，确定出骑手的停车位置，根据骑手在接单时的位置、商家地址、用户地址和停车位置，确定出配送路程中的多个子路程，以及预测出每个子路程的配送时长，进而预测骑手从接单时的位置到达用户地址之间的配送时长。本申请通过将整个配送路程划分成多个子路程，其中包括骑手从停车位置步行至用户地址的子路程，并且分别预测每个子路程的配送时长，进而预测整个配送时长，可以提高预测配送时长的准确性。

主要包括以下几个方面：

第一方面，本申请实施例提供一种配送时长的预测方法，所述配送时长的预测方法包括：

在接收到目标用户请求的外卖订单后，获取承接所述外卖订单的骑手在接单时的位置，以及从所述外卖订单中提取出接受所述外卖订单的商家的商家地址和所述目标用户的用户地址；

根据包含所述用户地址的多个历史外卖订单，确定出所述骑手的停车位置；所述停车位置为在所述用户地址的预设范围内停车时的位置；

根据所述骑手在接单时的位置、所述商家地址、所述用户地址和所述停车位置，确定出配送路程中的多个子路程；

根据确定出的配送路程中的多个子路程，预测所述多个子路程中的每个子路程的配送时长；

基于预测出的所述多个子路程中的每个子路程的配送时长，预测所述骑手从接单时的位置到达所述用户地址之间的配送时长。

在一种可能的实施方式中，所述根据包含所述用户地址的多个历史外卖订单，确定出所述骑手的停车位置，包括：

从包含所述用户地址的多个历史外卖订单中，获取多个停车位置；

针对所述多个停车位置中的每个停车位置，统计每个停车位置出现的次数；

从所述多个停车位置中，选取出现次数最多的停车位置，并将该停车位置确定为所述骑手的停车位置。

在一种可能的实施方式中，针对每个历史外卖订单，所述预测方法还包括根据以下步骤确定每个历史外卖订单中的停车位置：

根据该历史外卖订单中的历史骑手速度，在所述用户地址的预设范围内，将所述历史骑手的速度由骑行速度转换为步行速度的位置，确定为第一位置；

在所述用户地址的预设范围内，将所述历史骑手的速度由步行速度转换为骑行速度的位置，确定为第二位置；

根据所述第一位置和所述第二位置，确定出该历史外卖订单中的停车位置。

在一种可能的实施方式中，所述多个子路程包括：

所述骑手到达所述商家地址的子路程、所述骑手从所述商家地址到所述停车位置的子路程、所述骑手从所述停车位置至所述用户地址的子路程。

在一种可能的实施方式中，所述预测方法还包括根据以下步骤预测所述骑手到达所述商家地址的子路程的配送时长：

根据所述骑手在接单时的位置和所述商家地址，确定出所述骑手在接单时的位置到所述商家地址的第一路程；

从包含所述骑手的多个历史外卖订单中，获取所述骑手的多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，并通过多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，计算出所述骑手的平均骑行速度；

将所述第一路程和所述骑手的平均骑行速度之间的商值，预测出所述骑手到达所述商家地址的子路程的配送时长。

在一种可能的实施方式中，所述预测方法还包括根据以下步骤预测所述骑手从所述商家地址到所述停车位置的子路程的配送时长：

根据所述商家地址和所述停车位置，确定出所述商家地址到所述停车位置的第二路程；

从包含所述骑手的多个历史外卖订单中，获取所述骑手的多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，并通过多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，计算出所述骑手的平均骑行速度；

将所述第二路程和所述骑手的平均骑行速度之间的商值，预测出所述骑手从所述商家地址到所述停车位置的子路程的配送时长。

在一种可能的实施方式中，所述预测方法还包括根据以下步骤预测所述骑手从所述停车位置至所述用户地址的子路程的配送时长：

根据所述停车位置和所述用户地址，确定出所述停车位置到所述用户地址的第三路程；

从包含所述骑手的多个历史外卖订单中，获取每个历史外卖订单中的历史停车位置和历史用户地址，并获取该历史外卖订单中历史停车位置到历史用户地址的路程和对应的时间，根据包含所述骑手的多个历史外卖订单中的多个所述路程和每个所述路程对应的时间，计算出所述骑手的平均步行速度；

将所述第三路程和所述平均步行速度之间的商值，预测出所述骑手从所述停车位置至所述用户地址的子路程的配送时长。

在一种可能的实施方式中，所述基于预测出所述多个子路程中的每个子路程的配送时长，预测所述骑手从接单时的位置到达所述用户地址之间的配送时长，包括：

根据预测出的每个子路程的配送时长和当前的天气信息，预测出所述骑手从接单时的位置到达所述用户地址之间的配送时长。

第二方面，本申请实施例还提供一种配送时长的预测装置，所述配送时长的预测装置包括：

获取模块，用于在接收到目标用户请求的外卖订单后，获取承接所述外卖订单的骑手在接单时的位置，以及从所述外卖订单中提取出接受所述外卖订单的商家的商家地址和所述目标用户的用户地址；

第一确定模块，用于根据包含所述用户地址的多个历史外卖订单，确定出所述骑手的停车位置；所述停车位置为在所述用户地址的预设范围内停车时的位置；

第二确定模块，用于根据所述骑手在接单时的位置、所述商家地址、所述用户地址和所述停车位置，确定出配送路程中的多个子路程；

第一预测模块，用于根据确定出的配送路程中的多个子路程，预测所述多个子路程中的每个子路程的配送时长；

第二预测模块，用于基于预测出的所述多个子路程中的每个子路程的配送时长，预测所述骑手从接单时的位置到达所述用户地址之间的配送时长。

在一种可能的实施方式中，所述第一确定模块用于根据以下步骤确定出所述骑手的停车位置：

从包含所述用户地址的多个历史外卖订单中，获取多个停车位置；

针对所述多个停车位置中的每个停车位置，统计每个停车位置出现的次数；

从所述多个停车位置中，选取出现次数最多的停车位置，并将该停车位置确定为所述骑手的停车位置。

在一种可能的实施方式中，所述第一确定模块，还用于根据以下步骤确定每个历史外卖订单中的停车位置：

根据该历史外卖订单中的历史骑手速度，在所述用户地址的预设范围内，将所述历史骑手的速度由骑行速度转换为步行速度的位置，确定为第一位置；

在所述用户地址的预设范围内，将所述历史骑手的速度由步行速度转换为骑行速度的位置，确定为第二位置；

根据所述第一位置和所述第二位置，确定出该历史外卖订单中的停车位置。

在一种可能的实施方式中，所述多个子路程包括：

所述骑手到达所述商家地址的子路程、所述骑手从所述商家地址到所述停车位置的子路程、所述骑手从所述停车位置至所述用户地址的子路程。

在一种可能的实施方式中，所述第一预测模块，用于根据以下步骤预测所述骑手到达所述商家地址的子路程的配送时长：

根据所述骑手在接单时的位置和所述商家地址，确定出所述骑手在接单时的位置到所述商家地址的第一路程；

从包含所述骑手的多个历史外卖订单中，获取所述骑手的多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，并通过多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，计算出所述骑手的平均骑行速度；

将所述第一路程和所述骑手的平均骑行速度之间的商值，预测出所述骑手到达所述商家地址的子路程的配送时长。

在一种可能的实施方式中，所述第一预测模块，用于根据以下步骤预测所述骑手从所述商家地址到所述停车位置的子路程的配送时长：

根据所述商家地址和所述停车位置，确定出所述商家地址到所述停车位置的第二路程；

从包含所述骑手的多个历史外卖订单中，获取所述骑手的多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，并通过多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，计算出所述骑手的平均骑行速度；

将所述第二路程和所述骑手的平均骑行速度之间的商值，预测出所述骑手从所述商家地址到所述停车位置的子路程的配送时长。

在一种可能的实施方式中，所述第一预测模块，用于根据以下步骤预测所述骑手从所述停车位置至所述用户地址的子路程的配送时长：

根据所述停车位置和所述用户地址，确定出所述停车位置到所述用户地址的第三路程；

从包含所述骑手的多个历史外卖订单中，获取每个历史外卖订单中的历史停车位置和历史用户地址，并获取该历史外卖订单中历史停车位置到历史用户地址的路程和对应的时间，根据包含所述骑手的多个历史外卖订单中的多个所述路程和每个所述路程对应的时间，计算出所述骑手的平均步行速度；

将所述第三路程和所述平均步行速度之间的商值，预测出所述骑手从所述停车位置至所述用户地址的子路程的配送时长。

在一种可能的实施方式中，所述第二预测模块，具体用于：

根据预测出的每个子路程的配送时长和当前的天气信息，预测出所述骑手从接单时的位置到达所述用户地址之间的配送时长。

第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线进行通信，所述机器可读指令被所述处理器运行时执行上述第一方面或第一方面中任一种可能的实施方式中所述的配送时长的预测方法的步骤。

第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面或第一方面中任一种可能的实施方式中所述的配送时长的预测的步骤。

本申请实施例中，通过对整个配送路程进行分段，其中包括骑手从停车位置步行至用户地址的子路程，并且分别预测每个子路程的配送时长，进而预测整个配送时长，可以提高预测配送时长的准确性。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本申请实施例所提供的一种配送时长的预测方法的流程图；

图2示出了本申请实施例所提供的一种配送子路程的示意图；

图3示出了本申请实施例所提供的一种配送时长的预测装置的结构示意图；

图4示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中的附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应当理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。

另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的全部其他实施例，都属于本申请保护的范围。

值得注意的是，在本申请提出之前，现有技术中，为了提示用户外卖的配送时间，商家根据自身的配送范围和外卖的准备时间，粗略地预测外卖配送的大致时间，导致骑手实际的配送时长与预测的配送时长相差很多，降低了用户的服务质量。

针对上述问题，本申请通过将整个配送路程划分成多个子路程，其中包括骑手从停车位置步行至用户地址的子路程，并且分别预测每个子路程的配送时长，进而预测整个配送时长，可以提高预测配送时长的准确性。

为便于对本申请进行理解，下面结合具体实施例对本申请提供的技术方案进行详细说明。

图1为本申请实施例一所提供的一种配送时长的预测方法的流程图。所述配送时长的预测方法，包括以下步骤：

s101：在接收到目标用户请求的外卖订单后，获取承接所述外卖订单的骑手在接单时的位置，以及从所述外卖订单中提取出接受所述外卖订单的商家的商家地址和所述目标用户的用户地址。

该步骤中，在接收目标用户请求的外卖订单之后，从多个等待配送外卖的骑手中，随机选取一个骑手进行配送，并且获取该骑手接单时的位置，以及通过目标用户生成的外卖订单中，可以提取出目标用户预定的外卖的商家信息，包括商家名称和商家地址等，以及可以提取出生成该外卖订单的目标用户的用户地址。

s102：根据包含所述用户地址的多个历史外卖订单，确定出所述骑手的停车位置；所述停车位置为在所述用户地址的预设范围内停车时的位置。

该步骤中，从大量的历史外卖订单中，筛选出带有用户地址的多个历史外卖订单，并且从多个带有用户地址的历史外卖订单中，确定出骑手在该用户地址附近，选择停车，步行至用户地址的停车位置。

需要说明的是，现实生活中，骑手都是通过骑电动车到目标用户的用户地址附近，目标用户的用户地址由于有小区门禁的限制，或者是几层楼的原因，骑手不能通过骑行而到达目标用户提供的用户地址，而是要在目标用户的用户地址附近，选择一个适当的位置停车，适当的位置可以是用户地址附近的停车场或者小区门口等，然后步行至目标用户提供的用户地址处，这样充分考虑了骑手在用户地址附近，停车步行至用户地址处，提高了预测骑手的整个配送时长的精确度。

还需要说明的是，骑手的停车位置是通过与用户地址相关的大量历史外卖订单得到的，也就是，在历史外卖订单中存储有目标用户的用户地址相关联的停车位置。

s103：根据所述骑手在接单时的位置、所述商家地址、所述用户地址和所述停车位置，确定出配送路程中的多个子路程。

该步骤中，根据从获取到的骑手在接单时的位置，以及从外卖订单中提取的商家的地址、用户地址以及确定出的与用户地址相关联的停车位置，确定出骑手从接单时的位置至配送到用户地址的整个配送路程中的多个子路程。

其中多个子路程可以包括骑手在接单时的位置到商家地址、商家地址到停车位置，停车位置到目标用户的用户地址，还可以包括寻找商家地址的子路程，寻找目标用户的用户地址处的子路程等。

s104：根据确定出的配送路程中的多个子路程，预测所述多个子路程中的每个子路程的配送时长。

该步骤中，根据确定出的骑手从接单位置到送达用户地址的整个配送路程中的多个子路程，以及统计出每个子路程中的骑手的平均速度，依次预测出每个子路程的配送时长。

s105：基于预测出的所述多个子路程中的每个子路程的配送时长，预测所述骑手从接单时的位置到达所述用户地址之间的配送时长。

该步骤中，基于预测出骑手从接单位置到送达用户地址的整个配送路程中的多个子路程中每个子路程的配送时长，通过对每个子路程的配送时长进行加和，可以预测出骑手整个配送的时长。

在本申请实施例中，通过在接收到目标用户请求的外卖订单后，获取骑手在接单时的位置，以及从外卖订单中提取商家地址和目标用户的地址，根据包含用户地址的多个历史订单，确定出骑手的停车位置，根据骑手在接单时的位置、商家地址、用户地址和停车位置，确定出配送路程中的多个子路程，以及预测出每个子路程的配送时长，进而预测骑手从接单时的位置到达用户地址之间的配送时长。本申请通过将整个配送路程划分成多个子路程，其中包括骑手从停车位置步行至用户地址的子路程，并且分别预测每个子路程的配送时长，进而预测整个配送时长，可以提高预测配送时长的准确性。

在一种可能的实施方式中，在s102中所述根据包含所述目标用户的用户地址的多个历史外卖订单，确定出所述骑手的停车位置，包括以下步骤：

步骤(1)：从包含所述用户地址的多个历史外卖订单中，获取多个停车位置。

该步骤中，从大量的历史外卖订单中，筛选出包含有用户地址的多个历史外卖订单，从这些多个历史外卖订单中，获取出在目标用户的用户地址附近的多个停车位置。

需要说明的是，筛选出包含有用户地址的多个历史外卖订单，不仅筛选出目标用户提供的用户地址的历史外卖订单，还要筛选出与目标用户的用户地址在同一单元或者同一写字楼等同一楼中作为用户地址所对应的历史外卖订单。

步骤(2)：针对所述多个停车位置中的每个停车位置，统计每个停车位置出现的次数。

该步骤中，通过获取到多个停车位置，统计每个停车位置出现的次数。

一示例中，从10个历史外卖订单中获取到目标用户的用户地址附近的停车位置有3个，分别为停车位置a、停车位置b和停车位置c，所以，具体统计出每个停车位置出现的次数，也就是停车位置a出现6次，停车位置b出现3次，停车位置c出现1次。

步骤(3)：从所述多个停车位置中，选取出现次数最多的停车位置，并将该停车位置确定为所述骑手的停车位置。

该步骤中，根据每个停车位置出现的次数，选取其中出现次数最多对应的停车位置，确定为本次配送中，骑手在用户地址附近的停车位置。

在一种可能的实施方式中，针对每个历史外卖订单，所述预测方法还包括根据以下步骤确定每个历史外卖订单中的停车位置：

步骤(一)：根据该历史外卖订单中的历史骑手速度，在所述用户地址的预设范围内，将所述历史骑手的速度由骑行速度转换为步行速度的位置，确定为第一位置。

该步骤中，在历史外卖订单对应的当次历史配送外卖的过程中，通过当次历史骑手的手机实时监控历史骑手的速度和位置，当在用户地址的预设范围内，将历史骑手的速度由均匀的骑行速度，变为均匀的步行速度的那个临界点的位置，确定为第一位置。

其中，用户地址的预设范围内指的是预先设定好的范围参数，预设范围是一个相对较小的值，可以是方圆2公里、方圆1公里等，用于表征在用户地址的附近的位置。

步骤(二)：在所述用户地址的预设范围内，将所述历史骑手的速度由步行速度转换为骑行速度的位置，确定为第二位置。

该步骤中，在历史骑手配送完成历史外卖订单对应的当次历史配送外卖之后，通过历史骑手的手机实时监控历史骑手的速度和位置，将历史骑手的速度由匀速的步行速度转换为均匀的骑行速度临界点的位置，确定为第二位置。

步骤(三)：根据所述第一位置和所述第二位置，确定出该历史外卖订单中的停车位置。

该步骤中，根据历史骑手在用户地址附近，由骑行速度变为步行速度的位置，以及历史骑手完成配送之后，离开用户地址，并在用户地址附近，由步行速度转换为骑行速度的位置，这两个位置是同一位置，是骑手在用户地址附近的停车位置，通过这两个位置，确定出停车位置。

需要说明的是，之所以选择第一位置和第二位置这两个位置共同来确定出停车位置，是因为在实际生活中，骑手为了缩短实际的配送时间，经常在停车之后跑步至用户地址处，这样，对于在停车位置处，骑手的速度变化不是很明显，所以使用第一位置和第二位置来共同确定。

还需要说明的是，当历史外卖订单发生时，便通过当次历史骑手的手机，实时获取该历史骑手的速度以及位置，通过监测到该历史骑手的速度变化和位置，确定出第一位置和第二位置，将通过第一位置和第二位置确定出的停车位置存储在该次历史外卖订单中。

在一种可能的实施方式中，所述多个子路程包括：

所述骑手到达所述商家地址的子路程、所述骑手从所述商家地址到所述停车位置的子路程、所述骑手从所述停车位置至所述用户地址的子路程。

该步骤中，通过获取到的骑手接单时的位置、商家的地址、停车位置和目标用户的用户地址，确定出骑手从接单时的位置至用户地址整个配送路程中的多个子路程，包括骑手从接单时的位置至商家的地址、骑手从商家的地址至停车位置、骑手从停车位置步行至目标用户的用户地址。

一示例中，参照图2所示，图2示出了本申请实施例所提供的一种配送子路程的示意图，其中在整个配送路程中确定出了多个子路程包括：子路程1为骑手从接单时的位置到商家的地址的路程，子路程2为骑手从商家的地址到停车位置的路程，子路程3为骑手从停车位置步行至目标用户的用户地址的路程，通过将整个配送路程详细划分为多个子路程，并且根据每个子路程的特点来预测每个子路程的配送时间，进而预测整个配送时间，提高了预测配送时长的精准度。

在一种可能的实施方式中，在s104中，所述预测方法还包括根据以下步骤预测所述骑手到达所述商家地址的子路程的配送时长：

步骤(a1)：根据所述骑手在接单时的位置和所述商家地址，确定出所述骑手在接单时的位置到所述商家地址的第一路程。

该步骤中，根据骑手在接单时的位置以及商家的地址，确定出骑手从接单时的位置到商家地址之间的距离。

需要说明的是，在确定骑手从接单的位置至商家地址之间的距离，可以使用服务器自带的地图来确定出多条路线，并且可以依据当前的路况来确定出最佳的路线，然后确定出最佳的路线对应的距离。

步骤(a2)：从包含所述骑手的多个历史外卖订单中，获取所述骑手的多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，并通过多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，计算出所述骑手的平均骑行速度。

该步骤中，在大量的历史外卖订单中，筛选出包含该骑手的多个历史外卖订单，从包含该骑手的多个历史外卖订单中，获取到该骑手的多个骑行路程以及每个骑行路程对应的骑行时间，并根据多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，计算出该骑手的平均骑行速度。

步骤(a3)：将所述第一路程和所述骑手的平均骑行速度之间的商值，预测出所述骑手到达所述商家地址的子路程的配送时长。

该步骤中，根据确定出的第一路程和骑手的平均骑行速度，将第一路程与骑手的平均骑行速度相除，可以预测出第一路程对应的配送时间。

需要说明的是，在实际配送过程中，可能会存在等交通信号灯或者道路拥挤的情况，根据等待交通信号灯的平均时间和道路堵塞时的平均等待时间，依据实际情况，适当的为第一路程的配送时间增加一定的时间会提高预测配送时长的精准度。

在一种可能的实施方式中，在s104中，所述预测方法还包括根据以下步骤预测所述骑手从所述商家地址到所述停车位置的子路程的配送时长：

步骤(b1)：根据所述商家地址和所述停车位置，确定出所述商家地址到所述停车位置的第二路程。

该步骤中，根据商家的地址以及停车位置，确定出骑手从商家地址到停车位置之间的距离。

需要说明的是，在确定骑手从商家地址之到停车位置间的距离，可以使用服务器自带的地图来确定出多条路线，并且可以依据当前的路况来确定出最佳的路线，然后确定出最佳的路线对应的距离。

步骤(b2)：从包含所述骑手的多个历史外卖订单中，获取所述骑手的多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，并通过多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，计算出所述骑手的平均骑行速度。

该步骤中，在大量的历史外卖订单中，筛选出包含该骑手的多个历史外卖订单，从包含该骑手的多个历史外卖订单中，获取到该骑手的多个骑行路程以及每个骑行路程对应的骑行时间，并根据多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，计算出该骑手的平均骑行速度。

步骤(b3)：根据所述第二路程和所述骑手的平均骑行速度，预测出所述骑手从所述商家地址到所述停车位置的子路程的配送时长。

该步骤中，根据确定出的第二路程和骑手的平均骑行速度，将第二路程与骑手的平均骑行速度相除，可以预测出第一路程对应的配送时间。

需要说明的是，在实际配送过程中，可能会存在等待商家准备外卖的情况、等交通信号灯或者道路堵塞的情况，根据等待商家准备外卖的平均时间、等待交通信号灯的平均时间和道路堵塞时的平均等待时间，依据实际情况，适当的为第二路程的配送时间增加一定的时间会提高预测配送时长的精准度。

在一种可能的实施方式中，在s104中，所述预测方法还包括根据以下步骤预测所述骑手从所述停车位置至所述用户地址的子路程的配送时长：

步骤(c1)：根据所述停车位置和所述用户地址，确定出所述停车位置到所述用户地址的第三路程。

该步骤中，根据停车位置和用户地址，确定出骑手从停车位置至用户地址之间的距离。

步骤(c2)：从包含所述骑手的多个历史外卖订单中，获取每个历史外卖订单中的历史停车位置和历史用户地址，并获取该历史外卖订单中历史停车位置到历史用户地址的路程和对应的时间，根据包含所述骑手的多个历史外卖订单中的多个所述路程和每个所述路程对应的时间，计算出所述骑手的平均步行速度。

该步骤中，在大量的历史外卖订单中，筛选出包含该骑手的多个历史外卖订单，从包含该骑手的多个历史外卖订单中，获取每个历史外卖订单中的历史停车位置以及该历史外卖订单中的历史用户的地址，并获取每个历史外卖订单中历史停车位置至该历史外卖订单中历史用户地址的距离以及对应的时间，所以根据获取到的多个历史停车位置至同一历史外卖订单中历史用户地址之间的距离和每个距离对应的时间，可以计算出该骑手的平均步行速度。

步骤(c3)：将所述第三路程和所述平均步行速度之间的商值，预测出所述骑手从所述停车位置至所述用户地址的子路程的配送时长。

该步骤中，根据确定出的第三路程和骑手的平均步行速度，将第三路程与骑手的平均步行速度相除，可以预测出第三路程对应的配送时间。

需要说明的是，在实际配送过程中，可能会存在等待目标用户接收外卖的情况、等待电梯或者寻找目标用户单元楼的情况，根据等待目标用户的平均时间、等待电梯的平均时间和寻找目标用户单元楼的平均时间，适当的为第三路程的配送时间增加一定的时间会提高预测配送时长的精准度。

在一种可能的实施方式中，在s104中，所述基于预测出所述多个子路程中的每个子路程的配送时长，预测所述骑手从接单时的位置到达所述用户地址之间的配送时长，包括：

根据预测出的每个子路程的配送时长和当前的天气信息，预测出所述骑手从接单时的位置到达所述用户地址之间的配送时长。

该步骤中，在预测出每个子路程的配送时间之后，还需考虑当前的天气情况，如雨天、雪天或者大风天等恶劣天气情况，会比正常的天气情况在配送时更困难，所以在雨天、雪天或者大风天等这种恶劣的天气，适当增加预测的配送时间会提高预测配送时长的精准度。

基于同一申请构思，本申请实施例中还提供了与上述实施例提供的配送时长的预测方法对应的配送时长的预测装置，由于本申请实施例中的装置解决问题的原理与本申请上述实施例的配送时长的预测方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

参见图3所示，为本申请实施例提供的一种配送时长的预测装置300的结构示意图，其中，如图3所示，本申请实施例提供的配送时长的预测装置300，包括：

获取模块310，用于在接收到目标用户请求的外卖订单后，获取承接所述外卖订单的骑手在接单时的位置，以及从所述外卖订单中提取出接受所述外卖订单的商家的商家地址和所述目标用户的用户地址；

第一确定模块320，用于根据包含所述用户地址的多个历史外卖订单，确定出所述骑手的停车位置；所述停车位置为在所述用户地址的预设范围内停车时的位置；

第二确定模块330，用于根据所述骑手在接单时的位置、所述商家地址、所述用户地址和所述停车位置，确定出配送路程中的多个子路程；

第一预测模块340，用于根据确定出的配送路程中的多个子路程，预测所述多个子路程中的每个子路程的配送时长；

第二预测模块350，用于基于预测出的所述多个子路程中的每个子路程的配送时长，预测所述骑手从接单时的位置到达所述用户地址之间的配送时长。

本申请通过在接收到目标用户请求的外卖订单后，通过获取模块310获取骑手在接单时的位置，以及从外卖订单中提取商家地址和目标用户的地址，根据包含用户地址的多个历史订单，通过第一确定模块320确定出骑手的停车位置，根据骑手在接单时的位置、商家地址、用户地址和停车位置，根据第二确定模块330确定出配送路程中的多个子路程，以及通过第一预测模块340预测出每个子路程的配送时长，进而通过第二预测模块350预测骑手从接单时的位置到达用户地址之间的配送时长。本申请通过将整个配送路程划分成多个子路程，其中包括骑手从停车位置步行至用户地址的子路程，并且分别预测每个子路程的配送时长，进而预测整个配送时长，可以提高预测配送时长的准确性。

在一种可能的实施方式中，所述第一确定模块320用于根据以下步骤确定出所述骑手的停车位置：

从包含所述用户地址的多个历史外卖订单中，获取多个停车位置；

针对所述多个停车位置中的每个停车位置，统计每个停车位置出现的次数；

从所述多个停车位置中，选取出现次数最多的停车位置，并将该停车位置确定为所述骑手的停车位置。

在一种可能的实施方式中，所述第一确定模块320，还用于根据以下步骤确定每个历史外卖订单中的停车位置：

根据该历史外卖订单中的历史骑手速度，在所述用户地址的预设范围内，将所述历史骑手的速度由骑行速度转换为步行速度的位置，确定为第一位置；

在所述用户地址的预设范围内，将所述历史骑手的速度由步行速度转换为骑行速度的位置，确定为第二位置；

根据所述第一位置和所述第二位置，确定出该历史外卖订单中的停车位置。

在一种可能的实施方式中，所述多个子路程包括：

所述骑手到达所述商家地址的子路程、所述骑手从所述商家地址到所述停车位置的子路程、所述骑手从所述停车位置至所述用户地址的子路程。

在一种可能的实施方式中，所述第一预测模块340，用于根据以下步骤预测所述骑手到达所述商家地址的子路程的配送时长：

根据所述骑手在接单时的位置和所述商家地址，确定出所述骑手在接单时的位置到所述商家地址的第一路程；

从包含所述骑手的多个历史外卖订单中，获取所述骑手的多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，并通过多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，计算出所述骑手的平均骑行速度；

将所述第一路程和所述骑手的平均骑行速度之间的商值，预测出所述骑手到达所述商家地址的子路程的配送时长。

在一种可能的实施方式中，所述第一预测模块340，用于根据以下步骤预测所述骑手从所述商家地址到所述停车位置的子路程的配送时长：

根据所述商家地址和所述停车位置，确定出所述商家地址到所述停车位置的第二路程；

从包含所述骑手的多个历史外卖订单中，获取所述骑手的多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，并通过多个骑行路程和每个骑行路程对应的骑行时间，计算出所述骑手的平均骑行速度；

将所述第二路程和所述骑手的平均骑行速度之间的商值，预测出所述骑手从所述商家地址到所述停车位置的子路程的配送时长。

在一种可能的实施方式中，所述第一预测模块340，用于根据以下步骤预测所述骑手从所述停车位置至所述用户地址的子路程的配送时长：

根据所述停车位置和所述用户地址，确定出所述停车位置到所述用户地址的第三路程；

从包含所述骑手的多个历史外卖订单中，获取每个历史外卖订单中的历史停车位置和历史用户地址，并获取该历史外卖订单中历史停车位置到历史用户地址的路程和对应的时间，根据包含所述骑手的多个历史外卖订单中的多个所述路程和每个所述路程对应的时间，计算出所述骑手的平均步行速度；

将所述第三路程和所述平均步行速度之间的商值，预测出所述骑手从所述停车位置至所述用户地址的子路程的配送时长。

在一种可能的实施方式中，所述第二预测模块350，具体用于：

根据预测出的每个子路程的配送时长和当前的天气信息，预测出所述骑手从接单时的位置到达所述用户地址之间的配送时长。

基于同一申请构思，参见图4所示，为本申请实施例提供的一种电子设备400的结构示意图，包括：处理器410、存储器420和总线430，所述存储器420存储有所述处理器410可执行的机器可读指令，当电子设备400运行时，所述处理器410与所述存储器420之间通过所述总线430进行通信，所述机器可读指令被所述处理器410运行时执行如上述实施例中任一所述的配送时长的预测方法的步骤。

具体地，所述机器可读指令被所述处理器410执行时可以执行如下处理：

在接收到目标用户请求的外卖订单后，获取承接所述外卖订单的骑手在接单时的位置，以及从所述外卖订单中提取出接受所述外卖订单的商家的商家地址和所述目标用户的用户地址；

根据包含所述用户地址的多个历史外卖订单，确定出所述骑手的停车位置；所述停车位置为在所述用户地址的预设范围内停车时的位置；

根据所述骑手在接单时的位置、所述商家地址、所述用户地址和所述停车位置，确定出配送路程中的多个子路程；

根据确定出的配送路程中的多个子路程，预测所述多个子路程中的每个子路程的配送时长；

基于预测出的所述多个子路程中的每个子路程的配送时长，预测所述骑手从接单时的位置到达所述用户地址之间的配送时长。

本申请实施例中，通过在接收到目标用户请求的外卖订单后，获取骑手在接单时的位置，以及从外卖订单中提取商家地址和目标用户的地址，根据包含用户地址的多个历史订单，确定出骑手的停车位置，根据骑手在接单时的位置、商家地址、用户地址和停车位置，确定出配送路程中的多个子路程，以及预测出每个子路程的配送时长，进而预测骑手从接单时的位置到达用户地址之间的配送时长。本申请通过将整个配送路程划分成多个子路程，其中包括骑手从停车位置步行至用户地址的子路程，并且分别预测每个子路程的配送时长，进而预测整个配送时长，可以提高预测配送时长的准确性。

基于同一申请构思，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述实施例中提供的配送时长的预测方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应所述理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者所述技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，所述计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。