基于评估模型的网点优化方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及物流监控，尤其涉及一种基于评估模型的网点优化方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、用户在进行线上购物行为时，常常会关注商品何时能送达，商品的运输时效对用户进行线上购物行为具有重大意义，会影响到用户对商品的选择等。

2、然而，现有的物流企业或电商应用并不提供快件的预计送达时间，或只提供在以天为单位的送达时间，运输时效的预测准确度较差。加上业务要求通过网点id和路由id查到“有效”or“无效”的路由数据。因此，无法有效评估网点的时效性，一些网点的时效性很低，也长时间无法得到改善，导致用户对该网点的揽派件体验很差

3、因此，现有技术还有待于改进和发展。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于解决现有技术中网点时效性差，无法根据物流订单数据有效、准确评估网点的时效性的问题。

2、本发明第一方面提供了一种基于评估模型的网点优化方法，包括：获取网点系统中的物流订单信息，其中，所述物流订单信息包括到达网点时间、快递员接收时间和快递派送时间；基于中值滤波算法对所述物流订单信息进行数据预处理，得到用于模型识别的目标物流订单信息；将所述目标物流订单信息输入已训练好的rnn网点时效评估模型中进行识别，得到网点时效评估状态；根据所述网点时效评估状态对当前网点进行评估得到网点时效评估结果，如果所述网点时效评估结果低于预设网点时效要求，则生成时效过低因素，并根据所述时效过低因素对网点进行改善。

3、可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述获取网点系统中的物流订单信息，具体包括：获取物流链路和目标物流链路相同的多个目标历史订单和所述目标历史订单在各个运输阶段上的历史运输耗时；对于任意一个运输阶段，将各个所述目标历史订单在当前运输阶段对应的历史运输耗时从小到大进行排序，得到历史运输耗时排序时间表；在所述历史运输耗时排序时间表中确定在取值分位数上的历史运输耗时的具体的耗时值，并将所述耗时值确定为所述目标历史订单在当前运输阶段的耗时预测数据；其中，所述历史运输耗时根据所述目标历史订单的到达网点时间、快递员接收时间和快递派送时间计算得到。

4、可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述数据预处理包括数据清理、数据集成、数据变换和数据归约；所述基于中值滤波算法对所述物流订单信息进行数据预处理，得到用于模型识别的目标物流订单信息，具体包括：基于所述中值滤波算法对所述物流订单信息进行用于去除噪声、统一格式、清除异常数据和删除重复数据的数据清理，得到第一物流订单信息；对所述第一物流订单信息进行用于数据结合和统一存储的数据集成，得到第二物流订单信息；对所述第二物流订单信息进行用于平滑聚集、数据概化和规范化的数据变换，得到第三物流订单信息；对所述第三物流订单信息进行用于数据集归约表示的数据归约，得到用于模型识别的目标物流订单信息；根据多个历史订单生成不同物流链路对应的训练样本。

5、可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述根据多个历史订单生成不同物流链路对应的训练样本，具体包括：获取多个历史订单，根据历史订单的寄件网点以及派件网点，将历史订单划分到与不同物流链路对应的历史订单组；根据各历史订单组下每个历史订单在各个运输阶段的历史运输耗时，获取与各历史订单组对应的物流链路上各个运输阶段的不同分位数对应的分位耗时；分别根据各历史订单组下的历史订单的寄件时间、实际运输耗时、寄件网点以及派件网点，生成各个物流链路对应的训练样本。

6、可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述将所述目标物流订单信息输入已训练好的rnn网点时效评估模型中进行识别，得到网点时效评估状态，具体包括：利用各个物流链路对应的训练样本对rnn网点时效评估模型进行训练，得到训练好的rnn网点时效评估模型；将用于模型训练的所述目标物流订单信息输入到已训练好的所述rnn网点时效评估模型，所述rnn网点时效评估模型根据所述目标物流订单信息中进行识别，输出网点时效评估状态。

7、可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述利用各个物流链路对应的训练样本对rnn网点时效评估模型进行训练，得到训练好的rnn网点时效评估模型，具体包括：在获取到历史订单后，对历史订单所对应的订单数据中的异常数据进行清除，将清洗后的订单数据，按照各个运输段进行数据切分，得到各运输阶段的订单数据，并对各运输阶段的订单数据进行运输信息整理与变换；基于历史订单整理后的订单数据生成与历史订单对应的训练样本，利用所述训练样本对rnn网点时效评估模型进行训练，得到训练好的rnn网点时效评估模型。

8、可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述根据所述网点时效评估状态对当前网点进行评估得到网点时效评估结果，如果所述网点时效评估结果低于预设网点时效要求，则生成时效过低因素，并根据所述时效过低因素对网点进行改善，具体包括：根据多个用户的平均时效要求预先设定预设网点时效要求，根据所述网点时效评估状态对当前网点进行评估，得到当前网点的网点时效评估结果；判断当前网点的所述网点时效评估结果是否低于所述预设网点时效要求；如果所述网点时效评估结果低于所述预设网点时效要求，则根据所述目标物流订单信息进行分析，生成时效过低因素，并根据所述时效过低因素提醒当前网点对网点进行改善以提高网点时效。

9、本发明第二方面提供了一种基于评估模型的网点优化装置，包括：订单信息获取模块，用于获取网点系统中的物流订单信息，其中，所述物流订单信息包括到达网点时间、快递员接收时间和快递派送时间；数据预处理模块，用于基于中值滤波算法对所述物流订单信息进行数据预处理，得到用于模型识别的目标物流订单信息；网点时效评估模块，用于将所述目标物流订单信息输入已训练好的rnn网点时效评估模型中进行识别，得到网点时效评估状态；网点时效改善模块，用于根据所述网点时效评估状态对当前网点进行评估得到网点时效评估结果，如果所述网点时效评估结果低于预设网点时效要求，则生成时效过低因素，并根据所述时效过低因素对网点进行改善。

10、可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述订单信息获取模块包括：订单耗时获取单元，用于获取物流链路和目标物流链路相同的多个目标历史订单和所述目标历史订单在各个运输阶段上的历史运输耗时；耗时排序单元，用于对于任意一个运输阶段，将各个所述目标历史订单在当前运输阶段对应的历史运输耗时从小到大进行排序，得到历史运输耗时排序时间表；耗时预测单元，用于在所述历史运输耗时排序时间表中确定在取值分位数上的历史运输耗时的具体的耗时值，并将所述耗时值确定为所述目标历史订单在当前运输阶段的耗时预测数据；其中，所述历史运输耗时根据所述目标历史订单的到达网点时间、快递员接收时间和快递派送时间计算得到。

11、可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述数据预处理包括数据清理、数据集成、数据变换和数据归约；所述数据预处理模块包括：第一预处理单元，用于基于所述中值滤波算法对所述物流订单信息进行用于去除噪声、统一格式、清除异常数据和删除重复数据的数据清理，得到第一物流订单信息；第二预处理单元，用于对所述第一物流订单信息进行用于数据结合和统一存储的数据集成，得到第二物流订单信息；第三预处理单元，用于对所述第二物流订单信息进行用于平滑聚集、数据概化和规范化的数据变换，得到第三物流订单信息；第四预处理单元，用于对所述第三物流订单信息进行用于数据集归约表示的数据归约，得到用于模型识别的目标物流订单信息；训练样本生成单元，用于根据多个历史订单生成不同物流链路对应的训练样本。

12、可选的，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述训练样本生成单元包括：历史订单划分子单元，用于获取多个历史订单，根据历史订单的寄件网点以及派件网点，将历史订单划分到与不同物流链路对应的历史订单组；分位耗时获取单元，用于根据各历史订单组下每个历史订单在各个运输阶段的历史运输耗时，获取与各历史订单组对应的物流链路上各个运输阶段的不同分位数对应的分位耗时；样本生成子单元，用于分别根据各历史订单组下的历史订单的寄件时间、实际运输耗时、寄件网点以及派件网点，生成各个物流链路对应的训练样本。

13、可选的，在本发明第二方面的第四种实现方式中，所述网点时效评估模块包括：模型训练单元，用于利用各个物流链路对应的训练样本对rnn网点时效评估模型进行训练，得到训练好的rnn网点时效评估模型；时效评估单元，用于将用于模型训练的所述目标物流订单信息输入到已训练好的所述rnn网点时效评估模型，所述rnn网点时效评估模型根据所述目标物流订单信息中进行识别，输出网点时效评估状态。

14、可选的，在本发明第二方面的第五种实现方式中，所述模型训练单元包括：订单数据处理子单元，用于在获取到历史订单后，对历史订单所对应的订单数据中的异常数据进行清除，将清洗后的订单数据，按照各个运输段进行数据切分，得到各运输阶段的订单数据，并对各运输阶段的订单数据进行运输信息整理与变换；时效评估模型训练子单元，用于基于历史订单整理后的订单数据生成与历史订单对应的训练样本，利用所述训练样本对rnn网点时效评估模型进行训练，得到训练好的rnn网点时效评估模型。

15、可选的，在本发明第二方面的第六种实现方式中，所述网点时效改善模块包括：网点评估单元，用于根据多个用户的平均时效要求预先设定预设网点时效要求，根据所述网点时效评估状态对当前网点进行评估，得到当前网点的网点时效评估结果；时效要求判断单元，用于判断当前网点的所述网点时效评估结果是否低于所述预设网点时效要求；原因分析与时效改善单元，用于如果所述网点时效评估结果低于所述预设网点时效要求，则根据所述目标物流订单信息进行分析，生成时效过低因素，并根据所述时效过低因素提醒当前网点对网点进行改善以提高网点时效。

16、本发明第三方面提供了一种基于评估模型的网点优化设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述计算机可读指令，以使得所述基于评估模型的网点优化设备执行如上所述基于评估模型的网点优化方法的各个步骤。

17、本发明的第四方面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中存储有计算机可读指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上所述基于评估模型的网点优化方法的各个步骤。

18、有益效果：本发明的技术方案中，获取网点系统中的物流订单信息，其中，所述物流订单信息包括到达网点时间、快递员接收时间和快递派送时间；基于中值滤波算法对所述物流订单信息进行数据预处理，得到用于模型识别的目标物流订单信息；将所述目标物流订单信息输入已训练好的rnn网点时效评估模型中进行识别，得到网点时效评估状态；根据所述网点时效评估状态对当前网点进行评估得到网点时效评估结果，如果所述网点时效评估结果低于预设网点时效要求，则生成时效过低因素，并根据所述时效过低因素对网点进行改善。本发明提供的是一种快运订单的基于评估模型的网点优化方法，基于网点时效评估模型对网点的时效性进行有效评估，根据时效过低的因素对问题网点进行改善，提高了网点揽派件时效，提升了客户满意度。