订单轨迹预测方法、装置、设备及存储介质

本发明涉及物流运输技术领域，公开了一种订单轨迹预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：收集物流轨迹历史数据；对物流轨迹历史数据进行清洗、筛选和标准化处理，得到预处理物流轨迹历史数据；构建基于深度学习与循环神经网络相结合的混合模型；采用预处理物流轨迹历史数据对所述混合模型进行训练，得到轨迹预测模型；将待预测的预处理物流轨迹数据输入轨迹预测模型，输出预测的订单物流轨迹。本发明采用基于深度学习与循环神经网络相结合的混合模型进行轨迹预测，模型中引入注意力机制，根据不同特征的重要性分配不同的权重，本发明可实现订单轨迹的精准预测，从而便于将精准预测的订单轨迹结果输出给电商平台和用户，提升用户体验。