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申请/专利权人：顺丰科技有限公司

摘要：本申请涉及一种货物件量预测方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取目标预测时间以及历史记录中货物件量的历史特征数据集，根据历史特征数据集，获取下一预测时间节点对应的货物件量新增特征，将货物件量新增特征更新至历史特征数据集，得到更新后的历史特征数据集，将更新后的历史特征数据集重新作为历史特征数据集、并返回根据历史特征数据集，获取下一预测时间节点对应的货物件量新增特征的步骤，直至下一预测时间节点为目标预测时间，根据最新的更新后的历史特征数据集进行货物件量预测，得到目标预测时间的预测件量数据。利用可靠的预测特征数据作为目标预测时间的历史特征数据，提高了目标预测时间的预测件量数据的准确性。

主权项：1.一种货物件量预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标预测时间以及历史记录中货物件量的历史特征数据集；根据所述目标预测时间，确定待预测时间段；当所述待预测时间段（T+1,T+N）对应时长大于预设时长M时，根据所述预设时长M，确定第一待预测时间段（T+1，T+M]以及第二待预测时间段（T+M,T+N）；对于所述第一待预测时间段（T+1，T+M]，根据所述历史特征数据集，获取下一预测时间节点对应的货物件量新增特征；将所述下一预测时间节点对应的货物件量新增特征更新至所述历史特征数据集，得到更新后的所述历史特征数据集；将所述更新后的所述历史特征数据集重新作为所述历史特征数据集、并返回所述根据所述历史特征数据集，获取下一预测时间节点对应的货物件量新增特征的步骤，直至所述下一预测时间节点为所述目标预测时间；根据最新的所述更新后的所述历史特征数据集进行货物件量预测，得到所述第一待预测时间段的预测件量数据；对于第二待预测时间段（T+M,T+N），采用区分时间特征包括非节假日的第一类时间节点和时间特征包括节假日的第二类时间节点的两类处理方式进行货物件量预测处理，其中，所述第二类时间节点的货物件量预测处理方式与所述第一待预测时间段（T+1，T+M]相同；当待预测时间节点为所述时间特征包括非节假日的第一类时间节点时，获取所述待预测时间段的时序变化趋势曲线，根据所述第一类时间节点在所述时序变化趋势曲线中的对应值，得到所述第一类时间节点的预测件量数据。

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