[发明专利]网点排队时间的查询方法及装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种网点排队时间的查询方法，其特征在于，包括：

当接收到用户发送的对目标网点的排队时间进行查询的请求时，确定当前所述目标网点对应的各个待办业务类型；

确定每个所述待办业务类型对应的排队信息；

将每个所述待办业务类型对应的排队信息，分别输入已建立的时间预测模型，经所述时间预测模型处理后，获得每个所述待办业务类型对应的预估等待时间；

将各个所述待办业务类型对应的预估等待时间相加，将相加结果作为所述目标网点对应的排队时间，并向所述用户反馈所述排队时间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每个所述待办业务类型对应的排队信息，包括：

确定每个所述待办业务类型对应的排队人数；

确定每个所述待办业务类型对应的业务处理时间；

对于每个所述待办业务类型，将该待办业务类型对应的排队人数及其对应的业务处理时间，确定为该待办业务类型对应的排队信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定每个所述待办业务类型对应的业务处理时间，包括：

在各个预设业务类型中，确定每个所述待办业务类型对应的预设业务类型；

确定每个所述预设业务类型对应的业务处理时间，每个所述预设业务类型对应的业务处理时间为，基于该预设业务类型对应的各个调查问卷所预先设置的时间；

对于每个所述待办业务类型，将该待办业务类型对应的预设业务类型所对应的业务处理时间，作为该待办业务类型对应的业务处理时间。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时间预测模型的建立过程，包括：

基于预先存储的业务办理历史数据，确定训练样本集和测试样本集；

基于所述训练样本集对预构建的基础模型进行训练，所述基础模型为基于预设的粒子群优化算法所构建的模型；

基于所述测试样本集对训练完成的基础模型进行检验，若所述训练完成的基础模型通过检验，则将所述训练完成的基础模型作为所述时间预测模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

确定所述用户对应的预期等待时间；

判断所述排队时间是否大于所述预期等待时间，若所述排队时间大于所述预期等待时间，则提示所述用户选择是否推荐可选网点；

响应于所述用户选择推荐可选网点的触发指令，确定所述用户对应的多个业务网点；

对于每个所述业务网点，确定该业务网点对应的距离和排队时间；

基于每个所述业务网点对应的距离和排队时间，确定每个所述业务网点对应的推荐优先级；

按照各个所述业务网点对应的推荐优先级，在所述多个业务网点中，确定至少一个推荐网点，并确定每个所述推荐网点对应的网点信息；

向所述用户反馈各个所述推荐网点对应的网点信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

基于所述排队时间确定所述用户对应的业务办理时间段，并向所述用户反馈所述业务办理时间段。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

确定所述用户对应的业务类型；

确定所述用户对应的业务类型所对应的业务材料信息，并向所述用户反馈所述业务材料信息。

8.一种网点排队时间的查询装置，其特征在于，包括：

第一确定单元，用于当接收到用户发送的对目标网点的排队时间进行查询的请求时，确定当前所述目标网点对应的各个待办业务类型；

第二确定单元，用于确定每个所述待办业务类型对应的排队信息；

预估单元，用于将每个所述待办业务类型对应的排队信息，分别输入已建立的时间预测模型，经所述时间预测模型处理后，获得每个所述待办业务类型对应的预估等待时间；

第一反馈单元，用于将各个所述待办业务类型对应的预估等待时间相加，将相加结果作为所述目标网点对应的排队时间，并向所述用户反馈所述排队时间。