[发明专利]一种拥堵预测方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种拥堵预测方法，其特征在于，包括：

确定分拣装置的每个入口对应的当前包裹流速信息；

将各个所述当前包裹流速信息输入至预设拥堵预测模型中，并根据所述预设拥堵预测模型的输出，确定所述分拣装置中的每个监测节点对应的当前拥堵预测结果；

其中，所述预设拥堵预测模型是预先基于样本数据训练获得的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定分拣装置的每个入口对应的当前包裹流速信息，包括：

针对每个入口，获取入口最近扫描的预设数量个包裹中的每个包裹对应的扫描时间；

根据每个包裹对应的扫描时间，确定该入口对应的当前包裹流速信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个包裹对应的扫描时间，确定该入口对应的当前包裹流速信息，包括：

根据每个包裹对应的扫描时间，确定每相邻两个包裹之间的扫描时间间隔；

对各个所述扫描时间间隔进行取平均处理，获得该入口对应的当前包裹流速信息。

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，在所述确定所述分拣装置中的每个监测节点对应的当前拥堵预测结果之后，还包括：

将当前拥堵预测结果为拥堵状态的监测节点作为目标监测节点；

确定每个入口对所述目标监测节点造成拥堵影响的权重值；

根据每个入口对应的权重值，对入口的当前包裹流速进行调节，以使所述目标监测节点对应的当前拥堵预测结果为非拥堵状态。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将当前拥堵预测结果为拥堵状态的监测节点作为目标监测节点，包括：

若存在至少两个当前拥堵预测结果为拥堵状态的监测节点，则获取当前拥堵预测结果为拥堵状态的每个监测节点对应的拥堵预测概率；

将所述拥堵预测概率最大的监测节点作为目标监测节点。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定每个入口对所述目标监测节点造成拥堵影响的权重值，包括：

在输入所述预设拥堵预测模型的各个当前包裹流速信息的附近区域内，随机生成包裹流速样本信息；

将所述包裹流速样本信息输入至所述预设拥堵预测模型中，并根据所述预设拥堵预测模型的输出，获得所述目标监测节点对应的样本拥堵预测概率；

根据所述包裹流速样本信息和相应的所述样本拥堵预测概率进行线性拟合，并根据拟合后的线性模型确定每个入口对所述目标监测节点造成拥堵影响的权重值。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每个入口对应的权重值，对入口的当前包裹流速进行调节，以使所述目标监测节点对应的当前拥堵预测结果为非拥堵状态，包括：

根据每个入口对应的权重值，确定当前调节入口；

根据所述当前调节入口对应的最小包裹流速信息，对所述当前调节入口的当前包裹流速进行调节，以使所述目标监测节点对应的当前拥堵预测结果为非拥堵状态。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据每个入口对应的权重值，确定当前调节入口，包括：

对每个入口对应的权重值进行排序，并将权重值最大的入口确定为当前调节入口。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前调节入口对应的最小包裹流速信息，对所述当前调节入口的当前包裹流速进行调节，以使所述目标监测节点对应的当前拥堵预测结果为非拥堵状态，包括：

若将所述当前调节入口的当前包裹流速调节到相应的最小包裹流速时，所述目标监测节点对应的当前拥堵预测结果仍为拥堵状态，则确定下一调节入口，并基于所述下一调节入口对应的最小包裹流速信息，对所述下一调节入口的当前包裹流速进行调节，直到所述目标监测节点对应的拥堵预测结果为非拥堵状态为止。