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龙图腾网恭喜北京三快在线科技有限公司申请的专利预测配送状态信息的方法、装置、存储介质及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN110378522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-11-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910590756.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权预测配送状态信息的方法、装置、存储介质及电子设备是由杨迪昇;潘基泽;茹强;侯俊杰;杨情;曹阳设计研发完成，并于2019-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本预测配送状态信息的方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种预测配送状态信息的方法、装置、存储介质及电子设备，可以获取目标区域在预设时刻的配送服务数据和所述目标区域对应的区域特征数据，所述区域特征数据包括时间标识数据、第一天气数据以及用于表征对应区域的区域标识数据；根据所述配送服务数据和所述区域特征数据通过配送状态信息预测模型，得到所述目标区域在自所述预设时刻起的预设时长内的配送状态信息。

本发明授权预测配送状态信息的方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种预测配送状态信息的方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域在预设时刻的配送服务数据和所述目标区域对应的区域特征数据，所述区域特征数据包括时间标识数据、第一天气数据以及用于表征对应区域的区域标识数据；根据所述配送服务数据和所述区域特征数据通过配送状态信息预测模型，得到所述目标区域在自所述预设时刻起的预设时长内的配送状态信息；其中，所述区域特征数据还包括区域类型特征数据，所述区域类型特征数据包括：恶劣天气区域、高负载区域、既是恶劣天气也为高负载的区域、订单异常区域；其中，所述配送状态信息预测模型包括多个配送状态信息预测模型，不同的所述区域类型特征数据对应不同的所述配送状态信息预测模型；所述根据所述配送服务数据和所述区域特征数据通过配送状态信息预测模型，得到所述目标区域在自所述预设时刻起的预设时长内的配送状态信息包括：从多个所述配送状态信息预测模型中确定与所述区域类型特征数据对应的目标预测模型；根据所述配送服务数据和所述区域特征数据通过所述目标预测模型，得到所述目标区域在自所述预设时刻起的预设时长内的配送状态信息；其中，所述区域类型特征数据包括以下任一种：用于表征对应区域在所述预设时刻的天气信息符合恶劣天气条件的第二天气数据；用于表征对应区域在所述预设时刻的订单负载信息符合高负载条件的订单负载数据，所述订单负载数据用于表征在所述预设时刻平均分配给每个配送员的订单量；所述第二天气数据和所述订单负载数据；用于表征对应区域为订单异常区域的异常区域标识数据；其中，所述配送状态信息预测模型通过以下方式训练得到：获取预设样本区域在预设历史时刻的历史配送服务数据、所述预设样本区域对应的历史区域特征数据以及所述预设样本区域在所述预设历史时刻起的所述预设时长内的历史配送状态信息；将所述预设历史时刻下所述预设样本区域对应的所述历史配送服务数据、所述预设样本区域对应的历史区域特征数据以及所述预设样本区域在所述预设历史时刻起的所述预设时长内的历史配送状态信息作为模型训练样本进行训练，以得到所述配送状态信息预测模型；所述将所述预设历史时刻下所述预设样本区域对应的所述历史配送服务数据、所述预设样本区域对应的历史区域特征数据以及所述预设样本区域在所述预设历史时刻起的所述预设时长内的历史配送状态信息作为模型训练样本进行训练，以得到所述配送状态信息预测模型，包括：将所述预设历史时刻下所述预设样本区域对应的所述历史配送服务数据、所述预设样本区域对应的历史区域特征数据以及所述预设样本区域在所述预设历史时刻起的所述预设时长内的历史配送状态信息作为模型训练样本，对多任务模型进行训练，以得到所述配送状态信息预测模型，其中，平均配送时长信息作为所述多任务模型的主任务，订单量信息和平均订单负载信息作为所述多任务模型的辅助任务；所述主任务的损失函数为分段函数；所述分段函数包括第一子函数和第二子函数；所述第一子函数对应的第一分段区间为在所述预设历史时刻起的所述预设时长内的订单的实际平均配送时长小于预设时间阈值，并且所述第一子函数根据预先设置的第一参数调节系数和位于所述第一分段区间的实际平均配送时长得到；所述第二子函数对应的第二分段区间为所述实际平均配送时长大于或者等于所述预设时间阈值，并且所述第二子函数根据预先设置的第二参数调节系数和位于所述第二分段区间的实际平均配送时长得到；所述预设时间阈值表示预先设置的区域发生预设订单异常事件时平均配送时长的临界值；所述第一参数调节系数和所述第二参数调节系数不同，并且所述第一参数调节系数小于所述第二参数调节系数。

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