[发明专利]基于XGBoost模型的异常下单重量预警方法及系统在审
| 申请号： | 201910656907.6 | 申请日： | 2019-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN110543964A | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 龚泳旭 | 申请（专利权）人： | 深圳市跨越新科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06F16/215;G06Q10/08;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 44374 深圳国新南方知识产权代理有限公司 | 代理人： | 周雷<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于XGBoost模型的异常下单重量预警方法及系统，其中，方法包括：接收客户当前下单数据；结合客户当前下单和历史下单数据进行特征工程，构建当前下单关联的入模特征变量集；将当前下单关联的入模特征变量集输入至训练好的XGBoost模型中，分别获得当前下单为坏订单和好订单的概率；根据当前下单为坏订单和好订单的概率，判断是否作出调整下单重量预警。本发明通过将当前下单数据结合历史下单数据进行特征工程，并输入至XGBoost模型中，得到当前下单为坏订单和好订单的概率，进而判断是否作出调整下单重量预警，避免因客户提供的下单重量不准确而导致安排的取件车辆不合理，降低取件车辆空跑率，节省运输成本。 | ||
| 搜索关键词： | 特征变量 预警 取件 入模 概率 客户 关联 数据结合 运输成本 构建 | ||
【主权项】：
1.一种基于XGBoost模型的异常下单重量预警方法，其特征在于，包括：/n接收客户当前下单数据；/n结合客户当前下单和历史下单数据进行特征工程，构建当前下单关联的入模特征变量；所述特征工程构建的特征包括，当前下单的重量、件数、时间、下单渠道，以及基于历史下单数据统计出来的下单实际重量和件数的特定最大值、最小值、求和值、平均数值、中位数值和四分位数值；/n将当前下单关联的入模特征变量输入至训练好的XGBoost模型中，分别获得当前下单为坏订单和好订单的概率；所述坏订单是指下单实际重量与下单重量的绝对差值大于预设重量阈值；反之，则为好订单；/n根据当前下单为坏订单和好订单的概率，判断是否作出调整下单重量预警。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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