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开发区科创十一街18号院2号楼19层本发明公开了一种运力数据处理方法和装述运营数据集包括分别对应于多个采样时刻的的实施方式能够解决现有运力数据异常检测效2查询所述第一运单编号对应的规划轨迹数据和第一实际轨迹数据，并进行对比计算，合并所述运营数据集与所述第一重合度，以输入至训练好的异常计算得到所述规划轨迹数据和所述第一实际轨迹数据对应确定所述第一运单编号对应的运输车类型和运输任务类型，以将预设的训练数据集输入至所述异常识别模型，以对应的输出趋近若是，则对所述第一运单编号进行异常标记，并筛选得到异常3采集模块，用于响应于确定所述第一重合度在预设的第一阈值范围内，查询所述第一识别模块，用于合并所述运营数据集与所述第一重合度，以输入至训4[0002]目前,运输物流行业日益蓬勃发展包括获取第一运单编号；查询所述第一运单编号对应的规划轨迹数据和第一实际轨迹数[0013]查询所述第二运单编号对应的第二实际轨迹数据，并读取所述第一实际轨迹数5[0027]上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加6[0034]图6是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意7处于预设的第一阈值范围内，继而在时空轨迹的维多的数据维度对第一运单编号的运力异常进行更加8指标5，…]，[采样时刻3，运营指标1，运营指标2，运营指标3，运营指标4，运营指标[0050]在实施例中，通过合并运营数据集与第一重合度并输入至训练好的异常识别模输出的每个采样时刻的异常概率是基于多维度的综合网络模型对长时间跨度的输入数据(即运营数据集)计算时出现的梯度消失和长时依赖的9样时刻的记录有助于下游处理端更顺利地对第一运单编号定位异常问题和制定对应处理[0055]图2是根据本发明第二实施例的运力数据处理方法的主要流程的示意图，所述运[0072]步骤S214，判断是否存在某采样时刻对应的异常概率不在预设的第三阈值范围[0076]图3是根据本发明第三实施例的运力数据处理方法的主要流程的示意图，所述运[0087]步骤S309，判断是否存在某采样时刻对应的异常概率不在预设的第三阈值范围[0091]图4是根据本发明实施例的运力数据处理装置的主要模块长短期记忆网络模型构建异常识别模型；将预设的训练数据集输入至所述异常识别模型，[0099]图5示出了可以应用本发明实施例的运力数据处理方法或运力数据处理装置的示存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而其上读出的计算机程序根据需要被安装入存发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，

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