摘要
本发明提供了一种物流订单的全链路揽签时效监测方法、装置、设备及介质,包括:构建时效标准预测模型,对构建的时效标准预测模型进行训练;利用训练后的时效标准预测模型预测揽签时长;通过实时采集的订单轨迹数据,根据异常检测机制,对实际揽签时长进行修正,得到修正后的实际揽签时长;当修正后的实际揽签时长大于预测得到的揽签时长时,根据多维度影响因素,经主成分分析降维,提炼满足预设要求的核心延误风险特征向量;基于提炼的满足预设要求的核心延误风险特征向量标注相应的历史订单,利用标注的历史订单训练预警分级模型,得到训练后的预警分级模型;利用训练后的预警分级模型对订单进行延误风险分类及分级。
技术关键词
订单
物流
监测方法
梯度提升决策树
成分分析
链路
融合神经网络
风险
核心
数据
客户端
运输车辆
卡尔曼滤波算法
孤立森林算法
信息系统
加权平均法
轨迹
拥堵指数
性能监控
机制