[发明专利]预测任务数量的方法、装置、可读存储介质和电子设备在审

专利信息
申请号: 202010948718.9 申请日: 2020-09-10
公开(公告)号: CN112101652A 公开(公告)日: 2020-12-18
发明(设计)人: 曾帆;傅周宇;申迦宁 申请(专利权)人: 拉扎斯网络科技(上海)有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/08;G06N20/00
代理公司: 北京睿派知识产权代理事务所(普通合伙) 11597 代理人: 刘锋;杨春晓
地址: 200331 上海*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 预测 任务 数量 方法 装置 可读 存储 介质 电子设备
【说明书】:

发明实施例公开了一种预测任务数量的方法、装置、可读存储介质和电子设备。本发明实施例通过根据历史特征信息确定第一时间周期的候选预测任务数量;响应于所述候选预测任务数量连续设定次数超过预先设置的范围,确定所述候选预测任务数量异常;根据至少一个第二时间周期的历史任务数量确定基准任务数量以及变化趋势参数,其中,所述第二时间周期为所述第一时间周期之前的时间周期,所述第一时间周期与所述第二时间周期之间间隔至少一个设定时长;根据所述基准任务数量和所述变化趋势参数,确定所述第一时间周期的预测任务数量。通过上述方法,在异常情况下,通过基准任务数量以及变化趋势参数预测任务数量,能够提高预测任务数量的准确性。

技术领域

本发明涉及数据处理领域,具体涉及一种预测任务数量的方法、装置、可读存储介质和电子设备。

背景技术

随着科技的进步,改变了人们的生活方式,例如,外卖、快递等行业的飞速发展,使人们的生活更加方便。以外卖为例,由于外卖订单需要运力进行配送,订单数量需要和运力相匹配,避免发生异常情况时,订单数量剧烈增长,而运力配置不足,造成运力缺乏;或者订单数量骤减,而运力配置冗余,造成运力浪费。因此,如何准确的预测外卖订单的数量,是目前需要解决的问题。

在现有技术中,通过人工监测的方式对异常情况进行监控,对异常情况进行报警,但是人工监测的方式不仅准确性较低且浪费大量的人力成本;即使通过人工监测的方式确认出异常情况,通过历史数据以及预测模型对外卖订单的数量进行预测,预测模型也只能够预测正常的订单数量的变化,无法在出现异常情况时,对订单数量进行准确的预测。

发明内容

有鉴于此,本发明实施例提供了一种预测任务数量的方法、装置、可读存储介质和电子设备,在异常情况下,能够提高预测任务数量的准确性。

第一方面,本发明实施例提供了一种预测任务数量的方法,该方法包括:根据历史特征信息确定第一时间周期的候选预测任务数量;响应于所述候选预测任务数量连续设定次数超过预先设置的范围,确定所述候选预测任务数量异常;根据至少一个第二时间周期的历史任务数量确定基准任务数量以及变化趋势参数,其中,所述第二时间周期为所述第一时间周期之前的时间周期,所述第一时间周期与所述第二时间周期之间间隔至少一个设定时长;根据所述基准任务数量和所述变化趋势参数,确定所述第一时间周期的预测任务数量。

优选地,所述确定基准任务数量的公式为:

其中,p为预定的第一权重,yi为第i个第二时间周期内对应的任务数量,n为预定的第二时间周期的数量。

优选地,确定所述变化趋势参数的公式为:

其中,q为预定的第二权重,r为预定的系数,t表示预测时间,fi1表示yi的1阶方差,fi2表示yi的2阶方差,yi为第i个第二时间周期内对应的任务数量,n为预定的第二时间周期的数量。

优选地,所述根据所述基准任务数量和所述变化趋势参数,确定所述第一时间周期的预测任务数量,具体包括:将所述基准任务数量和所述变化趋势参数之和,确定为所述第一时间周期的预测任务数量。

优选地,确定所述预测任务数量的公式为:

其中,p为预定的第一权重、q为预定的第二权重,r为预定的系数,t表示预测时间,fi1表示yi的1阶方差,fi2表示yi的2阶方差,yi为第i个第二时间周期内对应的任务数量,n为预定的第二时间周期的数量。

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