【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能物流信息处理与数据安全，具体为一种收件信息实时同步与异常预警方法及系统。
技术介绍
1、随着电子商务和智能物流的快速发展，物流信息的实时同步与异常预警成为提升物流效率与用户体验的关键技术之一；目前，物流行业广泛应用gps定位、rfid识别、无线传感器网络（wsn）、大数据分析等技术来监测快递包裹的运输轨迹，并利用机器学习或基于规则的算法进行异常检测；近年来，深度学习在物流领域的应用逐渐增加，如基于长短时记忆网络（lstm）、循环神经网络（rnn）的异常检测方法能够对物流轨迹进行时间序列建模，提供一定的预测能力；此外，区块链技术也在物流追踪中得到应用，以提升物流信息的透明度和安全性；然而，尽管这些技术在一定程度上提升了物流轨迹监控的智能化水平，但仍然存在数据同步延迟、异常检测准确率不足、数据安全性缺乏保障等问题，制约了智能物流系统的进一步发展。
2、现有物流信息同步与异常检测方法主要依赖传统时序建模方法和基于规则的异常检测，但在实际应用中存在诸多局限性；基于rnn和lstm的时间序列预测模型难以处理长时序依赖...
【技术保护点】
1.一种收件信息实时同步与异常预警方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的收件信息实时同步与异常预警方法，其特征在于：所述构建时空图模型包括采用图数据结构构建快递运输网络，节点表示物流位置，边表示包裹的运输路径，边的权重根据运输时间和包裹状态动态更新。
3.如权利要求2所述的收件信息实时同步与异常预警方法，其特征在于：所述轨迹特征提取包括提取包裹的时序运输模式和空间路径信息；
4.如权利要求3所述的收件信息实时同步与异常预警方法，其特征在于：所述进行轨迹时间序列预测包括对时空图卷积网络提取的物流轨迹特征输入Transform...
【技术特征摘要】
1.一种收件信息实时同步与异常预警方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的收件信息实时同步与异常预警方法，其特征在于：所述构建时空图模型包括采用图数据结构构建快递运输网络，节点表示物流位置，边表示包裹的运输路径，边的权重根据运输时间和包裹状态动态更新。
3.如权利要求2所述的收件信息实时同步与异常预警方法，其特征在于：所述轨迹特征提取包括提取包裹的时序运输模式和空间路径信息；
4.如权利要求3所述的收件信息实时同步与异常预警方法，其特征在于：所述进行轨迹时间序列预测包括对时空图卷积网络提取的物流轨迹特征输入transformer模型，利用多头自注意力机制分析包裹的历史轨迹模式；
5.如权利要求4所述的收件信息实时同步与异常预警方法，其特征在于：所述判断异常事件包括设定异常检测阈值，并采用基于欧式距离或马氏距离的计算方法，衡量实际轨迹与预测轨迹之间的偏差；
6.如权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：章学博，陈帅，黄齐昌，
申请(专利权)人：浙江万村联网快递有限公司，
类型：发明
国别省市：
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