[发明专利]一种确定网点运钞车到达时间的方法及系统

权利要求书

1.一种确定网点运钞车到达时间的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取各个网点对应的运钞车影响信息，所述运钞车影响信息至少包括各个网点当天结业之后的现金剩余量，以及各个网点之间的路况信息；

针对每一网点，根据现金清点标准时长计算清点所述现金剩余量所需的清点时长，得到每一网点的清点时长；

针对第一网点，将运钞车的出发时间，及所述运钞车的初始位置与所述第一网点之间的路况信息作为GA-BP神经网络模型的输入，在所述GA-BP神经网络模型中对所述路况信息和所述出发时间进行处理，得到所述运钞车到达所述第一网点的预测到达时间；所述第一网点为运钞车到达的第一个银行网点；

针对第n网点，将前一网点与所述第n网点之间的路况信息，及所述前一网点的清点时长作为GA-BP神经网络模型的输入，在所述GA-BP神经网络模型中对所述路况信息和所述清点时长进行处理，得到运钞车到达所述第n网点的预测到达时间；所述第n网点为运钞车到达的下一个银行网点；

其中，n的取值为大于等于2的正整数，所述GA-BP神经网络模型基于BP神经网络模型预先建立得到；

向各个网点发送所述运钞车到达各个网点的预测到达时间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向各个网点发送所述运钞车到达各个网点的预测到达时间之后，还包括：

针对每一网点，确认所述运钞车是否在预设到达时间到达所述网点；

若未到达，向所述网点发送预设等待时间，并启动计时，在到达预设计时之后，返回执行确认所述运钞车是否在预设到达时间到达所述网点这一步骤。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在到达预设时间之后，还包括：

判断向所述网点发送预设等待时间的次数是否超过预设次数；

若超过预设次数，启动人工干预操作。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向各个网点发送所述运钞车到达各个网点的预测到达时间，包括：

通过预设通信方式向各个网点的设定联系终端发送所述运钞车到达相应网点的预测到达时间，所述预设通信方式包括短信方式或微信方式。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于BP神经网络预先建立所述GA-BP神经网络模型的过程包括：

获取预设时间段内每一天各个网点的历史数据，所述历史数据包括运钞车到达各个网点的到达时间，以及每一天各个网点对应的运钞车影响信息，所述运钞车影响信息至少包括各个网点当天结业之后的现金剩余量、以及各个网点之间的路况信息；

对所述运钞车影响信息进行数据处理，提取对应所述运钞车影响信息的特征数据；

确定由输入层、隐层和输出层构成的初始BP神经网络模型，其中，将所述特征数据的个数作为初始BP神经网络模型的输入层节点个数，将运钞车到达各个网点的到达时间作为所述初始BP神经网络模型的输出层节点个数，基于试凑法确定所述初始BP神经网络模型的隐层节点个数；

利用样本数据和遗传算法对所述初始BP神经网络模型的输入层、隐层和输出层中每一层的初始权值和阈值进行训练学习，确定每一层最优的初始权值和阈值，得到优化后的BP神经网络模型；

将所述优化后的BP神经网络模型作为GA-BP神经网络模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

按照预设周期更新所述GA-BP神经网络模型。