[发明专利]一种快递物流配送异常检测方法

说明书

一种快递物流配送异常检测方法，用于快速有效地发现快递物流在配送过程中出现的配送时间延迟，过程错误(绕路)，终点错误(未送达正确目的地)等异常配送情况。通过分析快递物流配送轨迹数据的多属性特点，提出将基于距离与基于角度的异常检测算法思想相结合的方法来度量每条轨迹子段的异常程度；将对配送时间延迟的检测转化为对配送过程平均速度的检测；利用轨迹数据的位置坐标、城市编号、城市级别等属性，对配送终点错误进行检测。采用本发明方法，可以快速准确地发现快递物流的异常配送情况，及时反馈给物流企业进行处理，减少经济损失，为提高物流企业的竞争力创造条件。

技术领域

本发明涉及数据挖掘，异常检测等技术，特别是涉及一种快递物流配送异常检测方法。

背景技术

以共同配送为发展方向的现代规模化快递物流配送模式，由于其实行的是不区分货主与商品的大规模集载配送方式，车辆多、路线复杂，这必然在一定程度上导致配送时间延迟、路径错误、终点错误等异常配送问题的发生。因此，如何快速发现异常配送问题并反馈给快递物流企业进行及时处理，是现代规模化快递物流配送模式非常重要的组成部分。

目前对快递物流配送的异常检测技术还处于起步阶段，因为大多数异常检测技术的研究主要针对简单和结构化的数据集，主要有：Lee等提出的基于划分和检测框架的TRAOD算法；Knorr等提出的基于抽取轨迹全局特征的方法；Li等提出的基于分类器的方法等。以上的异常检测方法都是针对具有一定形状的线段的轨迹异常检测方法，而快递物流配送异常包括配送时间延迟，过程错误，终点错误等方面的异常，同时快递物流配送轨迹是由一系列配送中心按照配送级别序列组成的线段，其相对于传统意义的轨迹具有时间、速度、位置坐标、城市级别、城市点从属关系等属性，从而现有的异常检测方法无法满足快递物流配送异常检测的需求。

根据以上描述，传统的异常检测方法无法适用于具有多属性特点的快递物流配送轨迹数据。因此迫切需要提供一种适用于快递物流配送轨迹多属性特点的异常检测方法，以发现快递物流在配送过程中出现的异常情况，为现代规模化快递物流配送模式的发展提供技术支撑。

发明内容

针对上述背景中的问题，本发明提供一种快递物流配送异常检测方法，以解决传统异常检测方法不适用于具有多属性特点的快递物流配送轨迹数据异常检测的问题。

本发明采用的技术方案的步骤如下：

一种快递物流配送异常检测方法，用于检测快递物流在配送过程中出现的配送时间延迟，过程错误(绕路)，终点错误(未送达正确目的地)等异常配送情况，包括步骤：

A.采集配送轨迹数据子段s，并索引出与该子段具有相同起端点的邻域子段集合N(s)；

B.将配送时间延迟检测转化为对速度的检测，利用平均速度与标准差公式计算邻域子段集合N(s)的平均速度与速度标准差；

C.将步骤B求得的平均速度与标准差代入时间延迟检测算子进行计算分析，获得子段s的时间异常因子值，将时间异常因子值与子段s的速度属性进行比较，以判断子段s是否为时间延迟。如果子段s为时间延迟，则将其纳入配送时间延迟子段集合Time_O；

D.运用线段Hausdorff距离公式计算子段s与其邻域子段集合N(s)中各子段之间的距离，利用基于距离的异常检测算法的DB(p，d)准则与设定的距离阈值来获得子段s的距离异常因子值；

E.运用基于角度的异常检测算法的异常因子公式对子段s的终端点与其邻域子段集合N(s)中所有子段的终端点进行分析计算，获得子段s的角度异常因子值；

F.根据子段s的距离与角度异常因子值，以及设定的比例系数，角度阈值对子段s进行轨迹异常检测与判断。如果子段s为轨迹异常，则将其纳入配送过程错误子段集合Pro_O；