一种计量物资配送风险预测方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种计量物资配送风险预测方法及装置，该方法包括：获取目标配送任务的配送信息；配送信息包括：计量物资的自身属性信息、计量物资的装载信息、运输方式信息、运输路线信息以及运输环境信息；将配送信息输入配送风险预测模型中，以使配送风险预测模型输出目标配送任务对应的预估计量物资损坏率及各种损坏程度下的预估损坏数量；其中，配送风险预测模型基于若干历史配送任务的历史配送信息、各历史配送任务所对应的历史计量物资损坏率及各种损坏程度下的历史损坏数量训练得到。通过实施本发明专利技术能对计量物资在配送过程中，可能出现的受损情况进行预测。能出现的受损情况进行预测。能出现的受损情况进行预测。

【技术实现步骤摘要】
一种计量物资配送风险预测方法及装置


[0001]本申请涉及电力物资供应链管理，尤其涉及一种计量物资配送风险预测方法及装置。

技术介绍

[0002]随着我国电力事业和科技的发展，入网用户也在不断的增多，现有设备更新速度也比较快，从而使得电力企业不得不花费大量的资金购买和配送大量的电力计量物资，进而满足用户计量装置需求。
[0003]计量物资在配送过程中可能会因为各种原因导致受损，如何实现对计量物资配送过程中的风险预测已经成为行业内亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种计量物资配送风险预测方法及装置，能够实现对计量物资在配送过程中的损坏率以及各种损坏程度下的损坏数量进行预测。
[0005]本专利技术一实施例提供了一种计量物资配送风险预测方法，包括：获取目标配送任务的配送信息；所述配送信息包括：计量物资的自身属性信息、计量物资的装载信息、运输方式信息、运输路线信息以及运输环境信息；
[0006]将所述配送信息输入配送风险预测模型中，以使所述配送风险预测模型输出所述目标配送任务对应的预估计量物资损坏率及各种损坏程度下的预估损坏数量；其中，所述配送风险预测模型基于若干历史配送任务的历史配送信息、各历史配送任务所对应的历史计量物资损坏率及各种损坏程度下的历史损坏数量训练得到。
[0007]进一步的，所述配送风险预测模型的训练具体包括：
[0008]获取历史数据集；所述历史数据集包括：若干历史配送任务的历史配送信息、各历史配送任务所对应的历史计量物资损坏率及各种损坏程度下的历史损坏数量；
[0009]将所述历史数据集随机分为训练组和实验组；
[0010]将所述训练组的数据输入所述配送风险预测模型；
[0011]通过前向传播计算预测值和后向传播更新所述配送风险预测模型的参数；
[0012]将所述实验组输入所述配送风险预测模型；
[0013]评估所述配送风险预测模型的预测性能；
[0014]若所述预测性能的精准度小于预设精准度，则执行所述通过后向传播更新所述配送风险预测模型的参数，否则，完成所述配送风险预测模型的训练。
[0015]进一步的，在将所述配送信息输入配送风险预测模型中，以使所述配送风险预测模型输出所述目标配送任务对应的预估计量物资损坏率及各种损坏程度下的预估损坏数量之后，还包括：判断所述预估计量物资损坏率是否大于预设阈值；若所述预估计量物资损坏率大于预设阈值，则生成预警信息。
[0016]进一步的，在将所述配送信息输入配送风险预测模型中，以使所述配送风险预测
模型输出所述目标配送任务对应的预估计量物资损坏率及各种损坏程度下的预估损坏数量之后，还包括：
[0017]获取所述目标配送任务对应的实际计量物资损坏率以及各种损坏程度下的实际损坏数量；判断所述实际计量物资损坏率及各种损坏程度下的实际损坏数量，与所述预估计量物资损坏率及各种损坏程度下的预估损坏数量是否一致；若否，则基于所述实际计量物资损坏率、各种损坏程度下的实际损坏数量，以及所述配送信息更新所述配送风险预测模型。
[0018]在上述方法项实施例的基础上，本专利技术对应提供了装置项实施例；
[0019]本专利技术一实施例提供了一种计量物资配送风险预测装置，包括：配送信息获取模块以及风险预测模块；
[0020]所述配送信息获取模块，用于获取目标配送任务的配送信息；所述配送信息包括：计量物资的自身属性信息、计量物资的装载信息、运输方式信息、运输路线信息以及运输环境信息；
[0021]所述风险预测模块，用于将所述配送信息输入配送风险预测模型中，以使所述配送风险预测模型输出所述目标配送任务对应的预估计量物资损坏率及各种损坏程度下的预估损坏数量；其中，所述配送风险预测模型基于若干历史配送任务的历史配送信息、各历史配送任务所对应的历史计量物资损坏率及各种损坏程度下的历史损坏数量训练得到。
[0022]进一步的，还包括：模型训练模块；所述模型训练模块，用于获取历史数据集；所述历史数据集包括：若干历史配送任务的历史配送信息、各历史配送任务所对应的历史计量物资损坏率及各种损坏程度下的历史损坏数量；将所述历史数据集随机分为训练组和实验组；将所述训练组的数据输入所述配送风险预测模型；通过前向传播计算预测值和后向传播更新所述配送风险预测模型的参数；将所述实验组输入所述配送风险预测模型；评估所述配送风险预测模型的预测性能；若所述预测性能的精准度小于预设精准度，则执行所述通过后向传播更新所述配送风险预测模型的参数，否则，完成所述配送风险预测模型的训练。
[0023]进一步的，还包括：预警信息生成模块；所述预警信息生成模块，用于判断所述预估计量物资损坏率是否大于预设阈值；若所述预估计量物资损坏率大于预设阈值，则生成预警信息。
[0024]进一步的，还包括：模型更新模块；所述模型更新模块，用于获取所述目标配送任务对应的实际计量物资损坏率以及各种损坏程度下的实际损坏数量；判断所述实际计量物资损坏率及各种损坏程度下的实际损坏数量，与所述预估计量物资损坏率及各种损坏程度下的预估损坏数量是否一致；若否，则基于所述实际计量物资损坏率、各种损坏程度下的实际损坏数量，以及所述配送信息更新所述配送风险预测模型。
[0025]通过实施本专利技术实施例具有如下有益效果：
[0026]本专利技术实施例提供了一种计量物资配送风险预测方法及装置，所述方法，将目标配送任务所对应的计量物资的自身属性信息、计量物资的装载信息、运输方式信息、运输路线信息以及运输环境信息，输入至提前训练好的配送风险预测模型中，以使模型预测出目标配送任务对应的预估计量物资损坏率及各种损坏程度下的预估损坏数量，从而实现了在运输前对计量物资在配送过程中，可能出现的受损情况进行预测。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0028]图1是本专利技术一实施例提供的计量物资配送风险预测方法的流程示意图。
[0029]图2是本专利技术一实施例提供的计量物资配送风险预测装置的结构示意图。
具体实施方式
[0030]为使得本申请的特征和优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0031]本专利技术一实施例提供了一种计量物资配送风险预测方法，至少包括如下步骤：
[0032]步骤S101：获取目标配送任务的配送信息；所述配送信息包括：计量物资的自身属性信息、计量物资的装载信息、运输方式信息、运输本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计量物资配送风险预测方法，其特征在于，包括：获取目标配送任务的配送信息；所述配送信息包括：计量物资的自身属性信息、计量物资的装载信息、运输方式信息、运输路线信息以及运输环境信息；将所述配送信息输入配送风险预测模型中，以使所述配送风险预测模型输出所述目标配送任务对应的预估计量物资损坏率及各种损坏程度下的预估损坏数量；其中，所述配送风险预测模型基于若干历史配送任务的历史配送信息、各历史配送任务所对应的历史计量物资损坏率及各种损坏程度下的历史损坏数量训练得到。2.如权利要求1所述的计量物资配送风险预测方法，其特征在于，所述配送风险预测模型的训练具体包括：获取历史数据集；所述历史数据集包括：若干历史配送任务的历史配送信息、各历史配送任务所对应的历史计量物资损坏率及各种损坏程度下的历史损坏数量；将所述历史数据集随机分为训练组和实验组；将所述训练组的数据输入所述配送风险预测模型；通过前向传播计算预测值和后向传播更新所述配送风险预测模型的参数；将所述实验组输入所述配送风险预测模型；评估所述配送风险预测模型的预测性能；若所述预测性能的精准度小于预设精准度，则执行所述通过后向传播更新所述配送风险预测模型的参数，否则，完成所述配送风险预测模型的训练。3.如权利要求1所述的计量物资配送风险预测方法，其特征在于，在将所述配送信息输入配送风险预测模型中，以使所述配送风险预测模型输出所述目标配送任务对应的预估计量物资损坏率及各种损坏程度下的预估损坏数量之后，还包括：判断所述预估计量物资损坏率是否大于预设阈值；若所述预估计量物资损坏率大于预设阈值，则生成预警信息。4.如权利要求1所述的计量物资配送风险预测方法，其特征在于，在将所述配送信息输入配送风险预测模型中，以使所述配送风险预测模型输出所述目标配送任务对应的预估计量物资损坏率及各种损坏程度下的预估损坏数量之后，还包括：获取所述目标配送任务对应的实际计量物资损坏率以及各种损坏程度下的实际损坏数量；判断所述实际计量物资损坏率及各种损坏程度下的实际损坏数量，与所述预估计量物资损坏率及各种损坏程度下的预估损坏数量是否一致；若否，则基于所述实际计量物资损坏率、各种损坏程度下的实际损坏数...

【专利技术属性】
技术研发人员：靳威，李经儒，宋睿，孙奕，叶佑春，丁晓飞，陈鹏，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司计量中心，
类型：发明
国别省市：