[发明专利]楼宇包裹送达数量预估方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种楼宇包裹送达数量预估方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：通过将预设周期按照固定时间间隔划分为至少2N+1或2N+2个基础时段，从前N+1个基础时段中，获取至少两个基础时段，作为参考时段，获取参考时段的每个楼层人群规模，作为第一人群规模，基于每个第一人群规模进行线性回归，得到预设周期内的预估人群规模，基于历史数据中预设周期内到达包裹与人群规模的关系，确定加权系数，基于加权系数和预估人群规模，确定预设周期内的包裹送达数量，提高楼宇包裹送达数量预估的准确性。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种楼宇包裹送达数量预估方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着网络技术的发展，网络购物越来越方便，由生活习惯和运输效率导致，楼宇的配送包裹一般具高集中度的特点：外卖一般发生在午饭和晚饭时间；快递公司一般按每日一至二次的频率进行集合配送。这种短时间内的大量配送需求会对整栋楼宇的运力带来压力，尤其是外卖这种即时性较高的需求，需要对每栋楼宇每个时间段的包裹送达数量进行评估，进而为实际运行中为运力的调度提供数据支撑，现有方式一般采用机器学习模型，对历史数据进行分析学习，进而预测每个时间段的包裹送达数量，但实际中，会受到各种环境因子影响，例如突发事件、假期等，使得现有的这种方式包裹送达数量预估准确率不高。

发明内容

本发明实施例提供一种楼宇包裹送达数量预估方法、装置、计算机设备和存储介质，以提高包裹送达数量预估准确率。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种楼宇包裹送达数量预估方法，包括：

将预设周期按照固定时间间隔划分为至少2N+1或2N+2个基础时段，其中，N为正整数；

从前N+1个基础时段中，获取至少两个所述基础时段，作为参考时段；

获取参考时段的每个楼层人群规模，作为第一人群规模；

基于每个所述第一人群规模进行线性回归，得到预设周期内的预估人群规模；

基于历史数据中预设周期内到达包裹与人群规模的关系，确定加权系数；

基于所述加权系数和所述预估人群规模，确定所述预设周期内的包裹送达数量。

可选地，所述获取参考时段的每个楼层人群规模，作为第一人群规模包括：

在每个所述参考时段，获取电梯在每层停靠时的负载数据；

在电梯负载发生变化时，获取变化后的负载数据，计算基于负载变化的数值，并对当前位置对应的楼层人群规模进行更新，得到更新后的人群规模，将所述更新后的人群规模，最为所述第一人群规模。

可选地，所述基于每个所述第一人群规模进行线性回归，得到预设周期内的预估人群规模包括：

基于每个所述第一人群规模进行线性回归，得到参考时段之后的每个基础时段的第二人群规模；

将每个所述参考时段的所述第一人群规模和每个所述参考时段之后的基础时段的所述第二人群规模进行求和，得到所述预设周期内的预估人群规模。

可选地，在所述基于每个所述第一人群规模进行线性回归，得到预设周期内的预估人群规模之后，所述方法还包括：

基于如下公式对所述预估人群规模进行修正：

其中，N’为预设周期内修正后的预估人群规模，所述N为所述预设周期内的预估人群规模，所述n为当前时间点对应基础时段的第二人群规模，所述t为当前时间点，所述T1为预设周期的开始时间点，所述T2为预设周期的结束时间点。

可选地，在所述基于所述加权系数和所述预估人群规模，确定所述预设周期内的包裹送达数量之后，所述方法还包括：