[发明专利]配送时刻的预估方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种上述配送时刻的预估方法、装置、计算机设备和存储介质，计算机设备获取目标快件的配送信息；其中，配送信息包括目标快件的收件时间信息、配送区域信息以及快递员的业务信息中的至少两种；然后，将配送信息输入预设的预估模型，获得目标快件的预计配送时长；预估模型包括第一模型分支和第二模型分支；第一模型分支用于分别提取所述配送信息中同一类型信息的独立特征；第二模型分支用于提取所述配送信息中，不同类型的配送信息之间的交叉特征；最后，根据预计配送时长以及目标快件的收件时刻，确定目标快件的预计配送时刻。采用上述方法可以提升预计配送时刻的准确度，并提升预计配送时刻的预估速度。

技术领域

本申请涉及物流技术领域，特别是涉及一种配送时刻的预估方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

在物流领域，预估快件的配送时刻是整个运输环节中的重要部分。客户可以通过系统上显示的配送时刻合理安排时间来签收快件；另外，物流平台也可以根据预估的配送时刻评估快递员的配送效率。

传统技术中，计算机设备预估配送时间时，主要通过搜索与待处理运单相似的历史运单信息，例如待处理运单与历史运单的到件时间相似或者配送区域相似等；然后，计算机设备可以将该历史运单的实际配送时间，确定为该待处理运单的预估配送时间。

但是，采用上述方法，当历史运单与待处理运单的相似度较低时，导致计算机设备获得的配送时间准确度低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种配送时刻的预估方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种配送时刻的预估方法，包括：

获取目标快件的配送信息；配送信息包括目标快件的收件时间信息、配送区域信息以及快递员的业务信息中的至少两种；

将配送信息输入预设的预估模型，获得目标快件的预计配送时长；预估模型包括第一模型分支和第二模型分支；第一模型分支用于分别提取配送信息中同一类型信息的独立特征；第二模型分支用于提取配送信息中，不同类型的配送信息之间的交叉特征；

根据预计配送时长以及目标快件的收件时刻，确定目标快件的预计配送时刻。

在其中一个实施例中，将配送信息输入预设的预估模型，获得目标快件的预计配送时长，包括：

将配送信息分别输入第一模型分支和第二模型分支，获得第一预估结果和第二预估结果；

将第一预估结果与第二预估结果的和代入预设的激活函数Sigmoid函数中，获得预计配送时长。

在其中一个实施例中，将配送信息输入预设的预估模型之前，方法还包括：

根据历史运单的信息，获取训练样本；训练样本包括历史运单的历史配送信息以及历史运单的历史配送时长，历史配送信息包括历史运单的收件时间信息、配送区域信息以及快递员的业务信息；

将历史配送信息作为初始预估模型的参考输入，将历史配送时长作为初始预估模型的参考输出，并根据预设的损失函数对初始预估模型进行训练，获得预估模型。

在其中一个实施例中，根据历史运单的信息，获取训练样本，包括：

确定历史运单的历史收件时刻，是否超过历史运单的收件日的预设截止处理时刻；

若历史收件时刻超过历史运单的收件日的预设截止处理时刻，则将历史到收件时刻，调整至历史运单的收件日次日的预设开始处理时刻；

将调整后的历史到收件时刻确定为历史配送信息中的历史到件时刻。