【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及订单处理领域，尤其涉及一种配送订单的处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着电子商务和在线零售业的迅速发展，以及消费者对快速、高效配送服务的需求不断增加，配送订单处理变得至关重要。然而，传统的配送流程可能存在效率低下、资源浪费和交通拥堵等问题。为了应对这些挑战，许多研究和创新性技术应运而生，以优化配送过程，提高效率并降低成本。
2、然而，现实中的配送问题往往受到多种因素的影响，如交通状况、时效性要求、配送站点分布等。在这种复杂情境下，如何有效地整合多源数据、建立精准的模型，并保证实时性和准确性，仍然是一个具有挑战性的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种配送订单的处理方法、装置、设备及存储介质，用于提高配送订单的路径分析准确率进而提高订单的配送效率。
2、本专利技术第一方面提供了一种配送订单的处理方法，所述配送订单的处理方法包括：
3、基于预置的订单配送系统获取待处理的目标配送订单，并对所述目标配送订单进行订单信息分析，得到配送站点信息以及目的地信息；
4、根据所述配送站点信息以及所述目的地信息进行配送区域定位，得到城市配送区域；
5、对所述城市配送区域进行区域划分，得到多个第一配送区域，并构建每个第一配送区域的智能配送分析模型；
6、获取所述城市配送区域的订单处理数据，并对所述订单处理数据进行订单处理特征分析，得到订单处理特征集合；
7、获取每个第一配送区域的车辆
8、根据所述目标配送状态指标，对所述多个第一配送区域与所述目标配送订单进行关联关系分析，得到多个第二配送区域；
9、根据所述多个第二配送区域，对所述目标配送订单进行物流配送规划，得到目标配送路径。
10、结合第一方面，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述根据所述配送站点信息以及所述目的地信息进行配送区域定位，得到城市配送区域，包括：
11、通过所述订单配送系统中的gis系统，获取所述配送站点信息的第一地理坐标以及所述目的地信息的第二地理坐标；
12、基于所述第一地理坐标和所述第二地理坐标遍历查询四个边界框角点，并根据所述四个边界框角点构建第一矩形边界；
13、对所述第一矩形边界进行边界校正，得到第二矩阵边界，并根据所述第二矩阵边界确定对应的城市配送区域。
14、结合第一方面，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述对所述城市配送区域进行区域划分，得到多个第一配送区域，并构建每个第一配送区域的智能配送分析模型，包括：
15、获取所述城市配送区域中的第一道路网络数据，并根据所述第一道路网络数据确定所述城市配送区域的目标区域划分规则；
16、根据所述目标区域划分规则对所述城市配送区域进行区域划分，得到多个初始配送区域；
17、对所述多个初始配送区域进行区域属性赋值，得到多个第一配送区域；
18、构建每个第一配送区域的初始配送分析模型，其中，所述初始配送分析模型包括：特征提取网络、奖励反馈层以及预测层；
19、根据所述第一道路网络数据确定每个第一配送区域的道路网络特征，并根据所述道路网络特征设置每个初始配送分析模型的奖励参数，得到每个第一配送区域的智能配送分析模型。
20、结合第一方面，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述获取所述城市配送区域的订单处理数据，并对所述订单处理数据进行订单处理特征分析，得到订单处理特征集合，包括：
21、从所述订单配送系统中获取所述城市配送区域的订单处理数据，同时，获取多个订单特征标签；
22、将所述多个订单特征标签输入预置聚类分析模型，并通过所述聚类分析模型对所述多个订单特征标签进行聚类中心计算，得到每个订单特征标签对应的第一聚类中心；
23、对所述订单处理数据与所述第一聚类中心进行数据点距离分析，得到每个第一聚类中心的多个数据点距离，并对所述多个数据点距离进行均值运算，得到每个第一聚类中心的目标距离均值；
24、根据所述目标距离均值对所述多个订单特征标签进行聚类中心校正，得到多个第二聚类中心，并通过所述多个第二聚类中心从所述订单处理数据中确定对应的多组订单处理特征；
25、对所述多组订单处理特征进行矩阵转换，得到订单处理特征矩阵，并对所述订单处理特征矩阵进行数据标准化处理，得到标准化特征矩阵；
26、计算所述标准化特征矩阵的协方差矩阵，并对所述协方差矩阵进行特征分解，得到特征值和对应的特征向量；
27、根据所述特征值选取主成分数量，并对所述主成分数量进行特征重建，生成订单处理特征集合。
28、结合第一方面，在本专利技术第一方面的第四种实现方式中，所述获取每个第一配送区域的车辆状态信息及交通状况信息，并将所述车辆状态信息、所述交通状况信息及所述订单处理特征集合输入所述智能配送分析模型进行区域配送分析，得到每个第一配送区域的目标配送状态指标，包括：
29、获取每个第一配送区域的车辆状态信息及交通状况信息，并对所述车辆状态信息进行信息编码处理，得到车辆状态向量，以及对所述交通状况信息进行信息编码处理，得到交通状态向量；
30、对所述订单处理特征集合进行特征编码处理，得到订单特征向量，并对所述车辆状态向量、所述交通状态向量以及所述订单特征向量进行向量融合，得到目标融合向量；
31、将所述目标融合向量输入所述智能配送分析模型中的特征提取网络进行隐藏特征提取，得到隐藏特征向量；
32、将所述隐藏特征向量输入所述智能配送分析模型中的奖励反馈层进行奖励反馈计算，得到奖励反馈参数；
33、将所述奖励反馈参数和所述隐藏特征向量输入所述智能配送分析模型中的预测层进行区域配送状态计算，得到每个第一配送区域的目标配送状态指标。
34、结合第一方面，在本专利技术第一方面的第五种实现方式中，所述根据所述目标配送状态指标，对所述多个第一配送区域与所述目标配送订单进行关联关系分析，得到多个第二配送区域，包括：
35、根据预设的指标阈值，对每个第一配送区域的目标配送状态指标进行区域筛选，得到多个第一候选区域；
36、获取所述多个第一候选区域的边界地理坐标，并根据所述边界地理坐标对所述多个第一候选区域进行边界重合分析，得到区域间边界重合关系；
37、根据所述区域间边界重合关系，判断所述多个第一候选区域中是否存在与其他第一候选区域无边界重合的第二候选区域；
38、若存在，则根据所述第二候选区域对所述多个第一配送区域进行区域遍历，得到与所述第二候选区域相邻的至少一个第一配送区域；
39、根据所述多个第一候选区域及所述至本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配送订单的处理方法，其特征在于，所述配送订单的处理方法包括：
2.根据权利要求1所述的配送订单的处理方法，其特征在于，所述根据所述配送站点信息以及所述目的地信息进行配送区域定位，得到城市配送区域，包括：
3.根据权利要求1所述的配送订单的处理方法，其特征在于，所述对所述城市配送区域进行区域划分，得到多个第一配送区域，并构建每个第一配送区域的智能配送分析模型，包括：
4.根据权利要求1所述的配送订单的处理方法，其特征在于，所述获取所述城市配送区域的订单处理数据，并对所述订单处理数据进行订单处理特征分析，得到订单处理特征集合，包括：
5.根据权利要求1所述的配送订单的处理方法，其特征在于，所述获取每个第一配送区域的车辆状态信息及交通状况信息，并将所述车辆状态信息、所述交通状况信息及所述订单处理特征集合输入所述智能配送分析模型进行区域配送分析，得到每个第一配送区域的目标配送状态指标，包括：
6.根据权利要求1所述的配送订单的处理方法，其特征在于，所述根据所述目标配送状态指标，对所述多个第一配送区域与所述目标配送订单进行
7.根据权利要求1所述的配送订单的处理方法，其特征在于，所述根据所述多个第二配送区域，对所述目标配送订单进行物流配送规划，得到目标配送路径，包括：
8.一种配送订单的处理装置，其特征在于，所述配送订单的处理装置包括：
9.一种配送订单的处理设备，其特征在于，所述配送订单的处理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的配送订单的处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种配送订单的处理方法，其特征在于，所述配送订单的处理方法包括：
2.根据权利要求1所述的配送订单的处理方法，其特征在于，所述根据所述配送站点信息以及所述目的地信息进行配送区域定位，得到城市配送区域，包括：
3.根据权利要求1所述的配送订单的处理方法，其特征在于，所述对所述城市配送区域进行区域划分，得到多个第一配送区域，并构建每个第一配送区域的智能配送分析模型，包括：
4.根据权利要求1所述的配送订单的处理方法，其特征在于，所述获取所述城市配送区域的订单处理数据，并对所述订单处理数据进行订单处理特征分析，得到订单处理特征集合，包括：
5.根据权利要求1所述的配送订单的处理方法，其特征在于，所述获取每个第一配送区域的车辆状态信息及交通状况信息，并将所述车辆状态信息、所述交通状况信息及所述订单处理特征集合输入所述智能配送分析模型进...
【专利技术属性】
技术研发人员：马利伟，刘海锋，张方武，孙虎，
申请(专利权)人：深圳市土地公网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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