基于多模型的数据处理方法、装置及分类建模的方法制造方法及图纸

本申请公开了一种基于多模型的数据处理方法、装置及分类建模的方法，基于多模型的数据处理方法包括获取车载称重设备最新产生的连续的N个原始数据点；根据连续的N个原始数据点得到预测数据；将预测数据输入到1个多分类模型，并根据1个多分类模型的输出结果从多个二分类模型中选取部分二分类模型；将预测数据分别输入1个多分类模型和部分二分类模型，根据1个多分类模型和部分二分类模型的输出结果确定当前预测状态，多分类模型的输出结果为其中一种货物状态。本申请用以解决现有的基于人工方式识别货物状态带来的及时性和准确性差，成本高的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于多模型的数据处理方法、装置及分类建模的方法
本申请涉及物流
，具体而言，涉及一种基于多模型的数据处理方法、装置及分类建模的方法。
技术介绍
在物流领域，尤其是卡车货运领域或干线公路货运领域，对于货物状态的判断十分重要，精准及时的货物状态识别可以帮助管理者提升车辆管理效率，降低运输成本。目前的货物状态识别主要通过人工识别，即由司机或场站管理员人工统计货物实际状态后上报，但是这种方式存在信息的滞后性；若要求场站管理员人工实时上报货物状态，会大幅增加人力成本；若要求司机实时上报货物状态，效果不尽人意，因为司机的本职工作是驾驶车辆，其将车辆完成靠台后需要去休息，并不会去关注货物状态，如要求司机实时上报货物状态，必然影响司机的休息，造成安全隐患。综上，现有的基于人工识别的方式进行货物状态识别时，所采用的识别方式的及时性和准确性差，并且成本高。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种基于多模型的数据处理方法、装置及分类建模的方法，以解决现有的基于人工识别的方式进行货物状态识别时，识别方式的及时性和准确性差、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多模型的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取车载称重设备最新产生的连续的N个原始数据点，所述原始数据点中记录原始测量数据，N为大于等于2的整数；/n根据连续的N个原始数据点得到预测数据；/n将预测数据输入到1个多分类模型，并根据1个多分类模型的输出结果从多个二分类模型中选取部分二分类模型，二分类模型与货物状态一一对应，每个二分类模型的输出结果为当前货物状态是否为二分类模型对应的货物状态，多分类模型的输出结果为其中一种货物状态；/n将预测数据分别输入1个多分类模型和部分二分类模型，根据1个多分类模型和部分二分类模型的输出结果确定当前预测状态，多分类模型的输出结果为其中一种货物...

【技术特征摘要】
1.一种基于多模型的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取车载称重设备最新产生的连续的N个原始数据点，所述原始数据点中记录原始测量数据，N为大于等于2的整数；
根据连续的N个原始数据点得到预测数据；
将预测数据输入到1个多分类模型，并根据1个多分类模型的输出结果从多个二分类模型中选取部分二分类模型，二分类模型与货物状态一一对应，每个二分类模型的输出结果为当前货物状态是否为二分类模型对应的货物状态，多分类模型的输出结果为其中一种货物状态；
将预测数据分别输入1个多分类模型和部分二分类模型，根据1个多分类模型和部分二分类模型的输出结果确定当前预测状态，多分类模型的输出结果为其中一种货物状态。


2.根据权利要求1所述的基于多模型的数据处理方法，其特征在于，所述根据1个多分类模型和部分二分类模型的输出结果确定当前预测状态包括：
若1个多分类模型和部分二分类模型的输出结果一致，则将1个多分类模型的输出结果或部分二分类模型的输出结果确定为当前预测状态。


3.一种基于多模型的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取车载称重设备最新产生的连续的N个原始数据点，所述原始数据点中记录原始测量数据，N为大于等于2的整数；
根据连续的N个原始数据点得到预测数据；
根据当前时间之前最近一次确定的货物状态，从多个二分类模型中选取部分二分类模型，二分类模型与货物状态一一对应，每个二分类模型的输出结果为当前货物状态是否为二分类模型对应的货物状态；
将预测数据分别输入1个多分类模型和部分二分类模型，根据1个多分类模型和部分二分类模型的输出结果确定当前预测状态，多分类模型的输出结果为其中一种货物状态。


4.根据权利要求3所述的基于多模型的数据处理方法，其特征在于，所述根据1个多分类模型和部分二分类模型的输出结果确定当前预测状态包括：
若1个多分类模型和部分二分类模型的输出结果一致，则将1个多分类模型的输出结果或部分二分类模型的输出结果确定为当前预测状态。


5.一种基于多模型的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取车载称重设备最新产生的连续的N个原始数据点，所述原始数据点中记录原始测量数据，N为大于等于2的整数；
根据连续的N个原始数据点得到预测数据；
将预测数据分别输入1个多分类模型和多个二分类模型，根据1个多分类模型和多个二分类模型的输出结果确定当前预测状态，每个二分类模型与货物状态一一对应，每个二分类模型的输出结果为当前货物状态是否为二分类模型对应的货物状态，所述多分类模型的输出结果为其中一种货物状态。


6.根据权利要求5所述的基于多模型的数据处理方法，其特征在于，所述根据1个多分类模型和多个二分类模型的输出结果确定当前预测状态包括：
若1个多分类模型和多个二分类模型的输出结果一致，则将1个多分类模型的输出结果或多个二分类模型的输出结果确定为当前预测状态。


7.一种分类建模的方法，其特征在于，所述方法用于得到权利要求1-6之任一项所述的基于多模型的数据处理方法中的二分类模型，所述分类建模的方法包括：
从数据集中多次获取连续的N个原始数据点及其对应的货物状态，数据集中包含了多个原始数据点及其对应的货物状态，所述原始数据点中记录原始测量数据，N为大于等于2的整数；
根据每个连续的N个原始数据点及其对应的货物状态分别得到1个整段数据、M个分段数据和状态数据，M为大于等于2的整数；
将所有的1个整段数据、M个分段数据和状态数据作为训练数据输入待训练的二分类模型进行训练，得到训练后的二分类模型。


8.一种分类建模的方法，其特征在于，所述方法用于得到权利要求1-6之任一项所述的基于多模型的数据处理方法中的多分...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈凯，陈冠岭，单丹丹，
申请(专利权)人：南京福佑在线电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32