[发明专利]物流节点包裹量的预测方法和装置

说明书

本申请公开了一种物流节点包裹量的预测方法和预测装置。物流节点包裹量的预测方法包括：提供多个物流线路，所述多个物流线路分别由多个物流节点组成；确定目标物流节点和目标物流节点所在的至少一条目标物流线路；确定目标物流节点对应的包裹的物流关联信息，所述物流关联信息包括交易信息和物流信息；将所述物流关联信息输入包裹量预测模型，确定目标物流节点在所述至少一条目标物流线路上的包裹量。本发明实施例提出的物流节点的包裹量预测方法和装置，能够根据包裹的物流相关信息，例如交易信息和物流信息，预测包裹的目标物流线路，使得预测时间提前。

技术领域

本申请涉及物流领域，特别是涉及一种物流节点包裹量的预测方法和装置。

背景技术

随着电商包裹数量的增多及快递行业的不断发展，快递公司已经不满足依靠打价格战来抢夺市场，而是通过提高自身的服务能力，推出物流时效服务产品，向商家做出时效承诺。根据不同的线路，时效服务分为次日承诺达和隔日承诺。

但是快递公司各个目标物流节点固定的操作人员和运输车辆等资源都是有限的，且快递行业且受电商交易影响较大，遇到电商大促，件量波动大，容易造成人员或车辆资源短缺，使得到达目标物流节点的包裹无法及时运输，导致快件积压。这带来两个后果，一是影响了快件的时效达成，影响消费者的体验，二是临时人员和临时车辆的调度会大大提高目标物流节点的操作成本。

在此背景下，提前预测目标物流节点各条线路上的包裹数量能够辅助中心提前决策，提前安排人员和车辆，保证包裹能及时运出，同时能降低车辆调度成本，提高车辆的运营效率。

传统的方法主要是基于历史的平均值统计方法，中心的操作经理根据昨天或者上周同期的包裹数量来大致估计当晚各个线路上的包裹数量。

具体地，现有技术采用的是基于历史平均单量的预估方法，中心的操作经理根据昨天或者上周同期的包裹数量来大致估计当晚各个线路上的包裹数量。

基于历史平均单量预估的方法主要缺点有如下几点：

1)基于平均值的方式，没有考虑到单量随时间、季节、区域的变化性，预估日常单量准确率不高。

2)快递业务受电商交易影响较大，遇到电商大促，件量波动大，基于平均单量的方法无法预估大促时的出港单量。

3)由于线路级别的单量波动大，基于平均值的方式只能预估中心整体的出港单量，无法预估具体线路上的出港单量。

4)由于中转路由不确定性大且中心之间信息沟通不充分，无法预测其他中心来本中心中转出港的单量。

5)校正时间滞后，基于平均单量的预测准确与否，需要等快件到达目标物流节点之后才能做出判断，无法根据当天包裹已经发货或者揽收数据来校正预测结果。

发明内容

鉴于上述问题，本发明一实施例提出一种物流节点包裹量的预测方法和预测装置，以解决现有技术存在的问题。

为了解决上述问题，本申请一实施例公开一种物流节点包裹量的预测方法，包括：

提供多个物流线路，所述多个物流线路分别由多个物流节点组成；

确定目标物流节点和目标物流节点所在的至少一条目标物流线路；

确定目标物流节点对应的包裹的物流关联信息，所述物流关联信息包括交易信息和物流信息；

将所述物流关联信息输入包裹量预测模型，确定目标物流节点在所述至少一条目标物流线路上的包裹量。

为了解决上述问题，本申请一实施例公开一种物流节点包裹量的预测装置，包括：

物流线路提供模块，用于提供多个物流线路，所述多个物流线路分别由多个物流节点组成；