[发明专利]基于LSTM模型的快递件量预测方法、装置、设备和存储介质

摘要

本发明公开了一种基于LSTM模型的快递件量预测方法、装置、设备和存储介质，针对因RNN神经网络的梯度消失，不能准确的预测较长时间的数据而使快递件量预测不准确的问题，通过获取快递揽件量的历史数据，对历史数据进行预处理，选取出至少一历史周期的目标数据集；创建基于LSTM的件量预测模型，将目标数据集输入所述件量预测模型，对件量预测模型进行训练；基于训练好的件量预测模型，对下一周期的快递揽件量进行预测，输出预测值。解决RNN循环神经网络的梯度消失问题，从而提高快递件量预测的准确率。