[发明专利]一种基于深度学习的快递员揽件顺序预测方法

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的快递员揽件顺序预测方法，属于物流优化领域。所述揽件顺序预测方法包括：采集历史揽件数据，提取待揽收包裹的特征和快递员个人揽件特征作为原始数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；基于深度学习算法构建快递员揽件顺序预测模型，使用所述训练集和验证集对所述快递员揽件顺序预测模型进行训练，并使用测试集对训练完成的模型进行测试；测试达标时，通过快递员揽件顺序预测模型，输入当前快递员信息，对该快递员的待揽收包裹的揽件顺序进行预测，输出所预测的当前待预测快递员在预定时间段内的揽件顺序。本发明优化了物流调度，提高了预测揽件到达时间的准确性，提高了揽收效率，降低了逾期率。