[发明专利]基于序列异常判断的物流站点风险预测方法

摘要

本发明公开了一种基于序列异常判断的物流站点风险预测方法，包括步骤：S1，获取用于预测物流站点风险的特征数据并形成为特征序列数据；S2，对不同类型的特征序列数据，利用Boxplot、3‑sigma、联合Boxplot和3‑sigma、结合STL和ESD方法中的任意一种或多种异常值检测算法进行异常特征检测；S3，判断检测出的异常特征数量是否超过预设的数量阈值，若是，则判定物流站点当前存在风险；若否，则判定物流站点当前不存在风险。本发明利用异常值检测算法对预测物流站点风险的特征数据进行异常值检测，实现了对物流站点风险的机器预测，克服了以往采用人工预测方式效率低下、准确率不高的技术问题。