[发明专利]一种确定网点运钞车到达时间的方法及系统

说明书

本发明提供一种确定网点运钞车到达时间的方法及系统，获取各个网点对应的运钞车影响信息，计算清点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，及运钞车的初始位置与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GA‑BP神经网络模型中对路况信息和出发时间进行处理，得到第一网点的预测到达时间，针对第n网点，将前一网点与第n网点的路况信息，及前一网点的清点时长作为GA‑BP神经网络模型的输入，得到第n网点的预测到达时间。通过结合GA‑BP神经网络模型，得到运钞车到达各个网点的预测时间，实现对运钞车到达各个银行网点时间预测的目的。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种确定网点运钞车到达时间的方法及系统。

背景技术

目前，各个银行网点的银行工作人员的下班时间，根据运钞车到达各个银行网点的时间来确定，也就是说，晚上银行网点的结业时间，需要等到运钞车把钱从银行网点运走，银行网点才能结业，银行网点的银行工作人员也需要等到运钞车把钱运走才能下班。

综上可知，运钞车如果在路上因为路况的原因，耽误了到达各个银行网点的时间，因而会导致各个银行网点的工作人员无法确定下班时间的的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种确定网点运钞车到达时间的方法及系统，以实现对运钞车到达各个银行网点时间预测的目的。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

本发明实施例第一方面提供了一种确定网点运钞车到达时间的方法，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；

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；

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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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：