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文档简介
本申请涉及一种物流网点的业务情况预测以通过所述投诉预测模型确定所述指标数据的定所述物流网点的预测投诉量和/或预测投诉率;获取所述投诉预测模型输出的预测投诉量和/或预测投诉率,作为所述物流网点的用户投2获取待预测的物流网点所对应的网点特征指标,以及所述网据;所述网点特征指标通过对所述物流网点的多个物流特征指标进行特征工程处理后得将所述指标数据输入到预先训练的投诉预测模型,以通过所述述预测指标数据确定所述物流网点的预测投诉量和/获取所述投诉预测模型输出的预测投诉量和/或预测投诉率,作为所述物流网点的用根据所述可控特征指标在所述物流网点的营业特征期中的数据波动范围和所述可控基于所述指标数据调控范围生成指标数据调控建议,所述指标从多个预设的物流特征指标中获取与物流网点对应的网点特征指标将所述样本指标数据输入到待训练的时间序列模型中,以通过所根据所述样本预测投诉量和/或样本预测投诉率,以及所述投诉量标签,确定训练误根据极限梯度提升算法和多个预设的物流特征指标对应的指3确定每个特征增益得分与所述得分总和的比值,并将比的物流特征指标对应的指标数据,确定各个物流特征指标对应的特征增益得分的步骤之将信息价值超过预设价值阈值的原始的多个物流特征指标,确7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述样本指标数据包括多组样本指标数获取所述网点特征指标对应的多组候选指标数据,以及每针对各组候选指标数据,将候选指标数据输入到待训练的从多组候选指标数据中,选取对应训练误差最小的候选指标数据,指标数据获取模块,用于获取待预测的物流网进行特征工程处理后得到;指标数据输入模块,用于将所述指标数据输入到预先训的预测指标数据,根据所述预测指标数据确定所述物流网点的预测投诉量和/或预测投诉用户投诉量获取模块,用于获取所述投诉预测模型输出的预测投诉量和/或预测投诉可控特征指标获取模块,用于当所述用户投诉量超过预设调控范围确定模块,用于根据所述可控特征指标在调控建议生成模块,用于基于所述指标数据调控范围9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存4被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述5得到;据所述预测指标数据确定所述物流网点的预测投诉量和/或[0008]获取所述投诉预测模型输出的预测投诉量和/或预测投诉率,作为所述物流网点6[0022]可选地,所述从多个预设的物流特征指标中获取与物流网点对应的网点特征指[0026]获取多个原始的物流特征指标,并确定各个原始的物流特征指标对应的信息价7对应的预测指标数据,根据所述预测指标数据确定所述物流网点的预测投诉量和/或预测[0037]用户投诉量获取模块,用于获取所述投诉预测模型输出的预测投诉量和/或预测器执行所述计算机程序时实现如上任一项[0049]本申请提供的一种物流网点的业务情况预测方法,可以应用于如图1所示的应用携式可穿戴设备,服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来8练相关性低于阈值的特征指标;特征降维可以是指在物流特征指标规模庞大时(例如物流9指标数据确定物流网点的预测投诉量或预测投诉率,并将其作为物流网点的用户投诉量,[0065]进一步地,可控特征指标可以分为资源类可控特征指标和异常类可控特征指准上下浮动10即根据过去同节日高峰期指标数据*(1-10%),得到数据波动范围下限,应的样本预测指标数据,根据所述样本指标数据确定样本预测投诉量和/或样本预测投诉诉量进行管控,时间序列模型可以是对时间周期性敏感并且具有解释性的模型,例如[0089]在得到样本预测投诉量和/或样本预测投诉率后,可以将其与投诉量标签进行对本指标数据对应的样本预测投诉量和/或样本[0104]获取多个原始的物流特征指标,并确定各个原始的物流特征指标对应的信息价[0109]由于中转环节操作复杂并且处理的物流量巨大,大量用到:[0126]作为一示例,多组候选指标数据可以是指不同时间长度的时间周期内的指标数果最佳,可以将训练误差最小的候选指标数据作为后续继续进行模型训练的样本指标数是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或据对应的预测指标数据,根据所述预测指标数据确定所述物流网点的预测投诉量和/或预[0163]候选指标数据获取子模块,用于获取所述网点特征指标对应的多组候选指标数[0166]关于一种物流网点的业务情况预测装置的具体限定可以参见上文中对于一种物过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种物流网点的业务情况预测方得到;据所述预测指标数据确定所述物流网点的预测投诉量和/或[0172]获取所述投诉预测模型输出的预测投诉量和/或预测投诉率,作为所述物流网点得到;据所述预测指标数据确定所述物流网点的预测投诉量和/或[0177]获取所述投诉预测模型输出的预测投诉量和/或预测投诉率,作为所述物流网点包括非易失性和易
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