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摘要：本申请提供了一种外卖订单动态扩散时长的预测方法和装置，涉及智能物流技术领域。该方法获取待进入订单池的目标外卖订单的订单信息；根据目标外卖订单的订单信息，获取与目标外卖订单的时间延长风险相关的多维特征的特征值以及目标外卖订单的时间延长风险容忍值；将与目标外卖订单的时间延长风险相关的多维特征的特征值以及目标外卖订单的时间延长风险容忍值，输入预先训练的动态扩散时长生存模型，预测得到目标外卖订单的动态扩散时长。本实施例可以改变订单固定扩散时长的现状，在可容忍的时间延长风险内，实现订单动态进扩散能力的建设，充分利用系统可调度时长。
主权项：1.一种外卖订单动态扩散时长的预测方法，其特征在于，包括：获取待进入订单池的目标外卖订单的订单信息；根据所述目标外卖订单的订单信息，获取与所述目标外卖订单的时间延长风险相关的多维特征的特征值以及所述目标外卖订单的时间延长风险容忍值；将与所述目标外卖订单的时间延长风险相关的多维特征的特征值以及所述目标外卖订单的时间延长风险容忍值，输入预先训练的动态扩散时长生存模型，预测得到所述目标外卖订单的动态扩散时长；其中，通过以下步骤训练得到所述动态扩散时长生存模型：构建与外卖订单的时间延长风险相关的初始特征变量；基于所述初始特征变量，建立用于表示外卖订单的扩散时长与时间延长风险之间关系的初始模型；其中，扩散时长是指订单创建后若干时间开始向配送资源扩散，即订单创建后进入订单池的时间；获取外卖订单的时间延长风险容忍值、扩散时长和初始特征变量值作为样本训练数据，对所述初始模型进行训练，得到训练结果；根据所述训练结果从所述初始特征变量中筛选出多个特征变量，作为多维特征；基于所述多维特征和所述初始模型，构建用于表示外卖订单的扩散时长与时间延长风险之间关系的初步动态扩散时长生存模型；基于外卖订单的时间延长风险容忍值、扩散时长和所述多维特征的特征值，对所述初步动态扩散时长生存模型进行训练，得到训练的动态扩散时长生存模型。
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百度查询： 浙江鸟潮供应链管理有限公司 上海蜂鸟即配信息科技有限公司 外卖订单动态扩散时长的预测方法和装置
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