订单分配方法、模型训练方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本申请提供了一种订单分配方法、模型训练方法、装置和电子设备，其中，方法包括：获取待预测区块订单信息，所述待预测区块订单信息包括待预测区块的历史订单量和第一次订单量；基于所述历史订单量和第一次订单量在训练好的压单模型集合中选择压单模型，所述压单模型基于不同历史订单量和第一次订单量训练得到；基于所述压单模型预测压单时间；基于所述压单时间进行订单分配。以合理的预测压单时间，从而有效地提高配送运力、配送时效及服务质量、提高配送时效，降低配送成本。

【技术实现步骤摘要】
订单分配方法、模型训练方法、装置和电子设备
本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种订单分配方法、模型训练方法、装置和电子设备。
技术介绍
在即时配送的场景下，通常需要给骑手一定的压单时间以便于更好的给骑手做合单处理。这种压单的优势包括以下几个方面：1)便于给骑手做合单处理，降低公司配送成本；2)降低单均行驶距离；3)保证骑手的配送体验；4)提升用户服务体验；5)提高配送时效。现有自动分单对于全部站点，给骑手都留有相同的派单时间。这种压单方式的弊端在于未考虑到外部的实时差异，容易造成空压及压单不充分的情况。在实际配送场景中，因为站点和区块的单量以及爆单情况时间的不同而压单时间是一致的，所以容易造成空压及压单不充分的情况。这将增加公司配送成本，造成运力浪费以及降低用户体验。现有的压单方法只是根据站点情况的不同给出了一个相同的压单时间，未考虑到外部的实时差异，这将无法区别于爆单时间或单量多的区块，所以无法获得更为合理的压单时间，无法在爆单时间储存运力。因此，现有技术中存在由于压单时间预测不准导致的订单分配不合理的问题本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种订单分配方法，其特征在于，包括：/n获取待预测区块订单信息，所述待预测区块订单信息包括待预测区块的历史订单量和第一次订单量；/n基于所述历史订单量和第一次订单量在训练好的压单模型集合中选择压单模型，所述压单模型基于不同历史订单量和第一次订单量训练得到；/n基于所述压单模型预测压单时间；/n基于所述压单时间进行订单分配。/n

【技术特征摘要】
1.一种订单分配方法，其特征在于，包括：
获取待预测区块订单信息，所述待预测区块订单信息包括待预测区块的历史订单量和第一次订单量；
基于所述历史订单量和第一次订单量在训练好的压单模型集合中选择压单模型，所述压单模型基于不同历史订单量和第一次订单量训练得到；
基于所述压单模型预测压单时间；
基于所述压单时间进行订单分配。


2.如权利要求1所述的订单分配方法，其特征在于，所述基于所述历史订单量和第一次订单量在训练好的压单模型集合中选择压单模型包括：
基于所述历史订单量在所述压单模型集合中进行初步筛选；
基于所述第一订单量和所述历史订单量的比值在初步筛选结果中进行筛选得到所述压单模型。


3.如权利要求1所述的订单分配方法，其特征在于，所述获取待预测区块订单信息包括：
获取待预测区块中区块画像信息和符合预设筛选条件的订单信息，所述区块画像信息包括历史订单量；
基于所述订单信息进行变换计算得到所述第一次订单量。


4.如权利要求1所述的订单分配方法，其特征在于，在预测所述压单时间之后包括：
判断所述压单时间是否大于预设值；
当所述压单时间小于所述预设值时，将所述预设值作为当前压单时间。


5.一种模型训练方法，其特征在于，包括
获取多个区块的订单信息，所述订单信息包括历史订单量和第一次订单量；
基于多个区块的所述历史订单量和所述第一次订单量分别确定多个对应的待训练的压单模型；
分别利用多个区块的所述历史订单量和所述第一次订单量对对应的所述待训练压单模型进行训练得到训练好的压单模型集合。


6.如权利要求5所述的模型训练方法，其特征在于，所述基于多个区块的所述历史订单量和所述第一次订单量分别确定多个对应的待训练的压单模型包括：
所述待训练...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘恬恬，李世伟，宁忠忠，宋子龙，
申请(专利权)人：叮当快药科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11