配送数据预测的方法、装置和终端制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种配送数据预测的方法、装置和终端。其中，该方法包括：获取订单信息；依据订单信息以及预估模型，得到预计配送时间；依据订单信息选取对应的配送员，并生成配送员的配送路径；依据预计配送时间、配送员和配送路径生成配送方案。本发明专利技术解决了由于现有技术中在外卖软件中后台收到的数据与实际数据偏差大，导致准确率低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
配送数据预测的方法、装置和终端
本专利技术涉及互联网技术应用领域，具体而言，涉及一种配送数据预测的方法、装置和终端。
技术介绍
在“互联网+”的浪潮下，外卖线上与线下(onlinetounderline，简称O2O)行业迅速发展，渐渐改变着人们用餐的习惯。然而，随着餐饮外卖市场的火热，也逐渐暴露了物流配送上的一些问题，如配送人员不足、运力无法合理使用等，影响用户的点餐体验。而在订单智能调度系统中，如何实时评估订单的餐厅出餐时间就成为比较关键的一个环节。正确的评估餐厅出餐时间，对于优化配送员取餐、合理分配运力、提升整体的物流配送效率、改善用户点餐体验至关重要。在相关技术中，依据餐厅出餐时间离线特征计算模块，基于海量的历史订单数据、天气数据、餐厅画像等数据在大数据计算平台(ODPS、Hadoop+Hive)进行离线调度计算，构建出餐时间预估模型的特征维度。并依据餐厅出餐时间样本构造模块，基于历史订单数据、配送员的心跳数据等，通过餐厅-配送员距离约束来精确构造出餐时间样本y值。其中，餐厅出餐时间模型构造模块，基于离线特征及样本数据，利用GBDT、随机森林等机器学习算法，在大数据计算平台(S本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种配送数据预测的方法，其特征在于，包括：获取订单信息；依据订单信息以及预估模型，得到预计配送时间；依据所述订单信息选取对应的配送员，并生成所述配送员的配送路径；依据所述预计配送时间、所述配送员和所述配送路径生成配送方案。

【技术特征摘要】
1.一种配送数据预测的方法，其特征在于，包括：获取订单信息；依据订单信息以及预估模型，得到预计配送时间；依据所述订单信息选取对应的配送员，并生成所述配送员的配送路径；依据所述预计配送时间、所述配送员和所述配送路径生成配送方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取订单信息之前，所述方法还包括：获取历史订单数据；依据所述历史订单数据构建配送订单样本；依据所述配送订单样本生成预估模型；其中，所述预估模型为依据预存历史数据和配送员的数据进行深度学习得到的数据模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取历史订单数据包括：对所述历史订单数据进行挖掘，得到筛选后的有效订单信息和对应的配送员的配送信息；其中，所述对所述历史订单数据进行挖掘，得到筛选后的有效订单信息和对应的配送员的配送信息包括：遍历所述历史订单数据，将所述历史订单数据中未成功的配送订单和配送员的配送参数异常的数据剔除，获取成功配送的订单的所述有效订单信息和对应的所述配送员的配送信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述历史订单数据构建配送订单样本包括：依据所述历史订单数据中筛选后的所述有效订单信息和对应的所述配送员的配送信息，结合预设条件进行筛选，得到有效订单的配送订单样本；其中，所述依据所述历史订单数据中筛选后的所述有效订单信息和对应的所述配送员的配送信息，结合预设条件进行筛选，得到有效订单的配送订单样本包括：判断所述配送员在确认到出货位置店的第一时刻是否在第一预设时间区间内，且待配送位置与所述出货位置的位置距离是否小于预设距离；在判断结果为是的情况下，判断所述配送员在确认配送的第二时刻是否在第二预设时间区间内，且所述待配送位置与所述出货位置的位置距离是否小于预设距离；在判断结果为所述配送员在确认配送的第二时刻在第二预设时间区间内，且所述待配送位置与所述出货位置的位置距离小于预设距离的情况下，判断在所述第一时刻和所述第二时刻的时间范围内，所述配送员的位置序列点与所述待配送位置的距离小于所述预设距离时的比重是否大于预设阈值；在所述比重大于所述预设阈值的情况下，得到所述有效订单的配送订单样本。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述依据所述历史订单数据中筛选后的所述有效订单信息和对应的所述配送员的配送信息，结合预设条件进行筛选，得到有效订单的配送订单样本之后，所述方法还包括：依据所述配送订单样本和所述配送员的配送信息进行计算，得到有效的所述配送时间。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据所述配送订单样本生成预估模型包括：依据所述配送订单样本和所述历史数据进行深度学习得到的所述预估模型。7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：存储所述订单信息和对应的所述配送方案，以及生成所述配送方案时使用的预估模型。8.一种配送数据预测的装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取订单信息；数据预测模块，用于依据订单信息以及预估模型，得到预计配送时间；数据匹配模块，用于依据所述订单信息选取对应的配送员，并生成所述配送员的配送路径；方案生成模块，用于依据所述预计配送时间、所述配送员和所述配送路径生成配送方案。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：第二获取模块，用于在所述获取订...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘明夫，王金明，王函，王慧康，杨建伟，裴成，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY