[发明专利]基于订单的处理、模型训练方法、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种基于订单的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

从交易系统接收交易订单的订单数据；

基于所述订单数据分析订单状态改变的概率，基于所述订单状态改变的概率确定所述交易订单的控单时间；

将所述交易订单放入到控单队列中；

在达到所述控单时间后，从所述控单队列中获取所述交易订单并加入控单池中；

根据多维度的订单履约条件，从所述控单池中批量获取调度周期内调度的交易订单构成订单集合，下发所述订单集合给对应的仓库系统。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：状态时间映射模型，所述状态时间映射模型包括多任务模型、映射函数和状态时间映射关系，所述多任务模型用于预测订单改变状态的概率，所述映射函数用于确定订单改变状态的概率分布，所述状态时间映射关系为订单状态改变的概率与控单时间的映射关系，所述订单状态改变基于订单状态改变的事件触发，所述订单状态改变的事件包括以下至少一种：订单取消事件、地址更改事件、合单事件。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述订单数据分析订单状态改变的概率，基于所述订单状态改变的概率确定所述交易订单的控单时间信息，包括：

将所述订单数据输入到多任务模型中，输出所述交易订单对应订单状态改变的概率；

基于所述订单状态改变的概率和映射函数，确定所述交易订单的概率分布信息；

基于所述交易订单的概率分布信息和状态时间映射关系，确定所述交易订单的控单时间信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在达到所述控单时间后，还包括：

若接收到订单状态改变的事件，则改变所述交易订单的订单状态。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多维度的订单履约条件，从所述控单池中批量获取调度周期内调度的交易订单构成订单集合，包括：

在调度周期内将交易订单的订单状态改变的概率输入到决策模型中，输出所述交易订单的决策结果，所述决策模型基于多维度的订单履约条件和履约目标确定；

依据所述决策结果从所述控单池中批量获取交易订单，采用获取的交易订单构成订单集合。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多维度的订单履约条件包括以下至少一种：时间维度的时间履约条件、订单维度的订单范围条件；所述履约目标包括：控单收益信息。

7.一种基于订单的时间预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取交易订单的历史处理信息构成训练集；

采用所述训练集训练预测订单状态改变的概率的多任务模型，订单状态改变的概率分布的映射函数，以及订单状态改变的概率与控单时间的状态时间映射关系；

基于所述多任务模型、映射函数和状态时间映射关系，生成状态时间映射模型，其中，所述状态时间映射模型用于确定交易订单的控单时间；

确定履约目标和多维度的订单履约条件，基于所述训练集、履约目标和多维度的订单履约条件训练决策模型，以对控单时间结束的交易订单进行周期性履约决策。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，确定订单状态改变的概率分布的映射函数的步骤，包括：

确定订单K种状态改变的概率的第二分布信息；

基于所述第二分布信息计算订单状态改变的概率的一维分布，作为订单状态改变的概率分布的映射函数。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，确定订单状态改变的概率与控单时间的状态时间映射关系的步骤，包括：

确定概率值序列；

基于所述控单时间的第一分布信息和概率值序列，确定目标控单时间分布的第一概率值分位数；

基于所述映射函数和概率值序列，确定订单状态改变概率一维分布的第二概率值分位数；

基于所述第一概率值分位数和第二概率值分位数，确定订单状态改变的概率与控单时间的状态时间映射关系。