基于数据挖掘的快递网点运营预测模型
公开
摘要
一种基于数据挖掘的快递网点运营预测模型，针对快递企业部署的快递网点的运营情况进行预测，甄别出运营困难的快递网点，包括如下步骤：建立适用快递网点的运营状况指标集和计算快递网点运营影响指数，并采集相应数据；对收集到的数据进行预处理，包括异常值剔除、最大最小归一化、缺失值的填充、针对业务时序数据进行傅里叶滤波压缩；构建样本集，并对预处理过后的样本集筛选特征,并重构样本集，据此构建样本局部稀疏性指标矩阵，识别离群点；依据现有数据进行基于混合采样的LightGBM分类预测训练，获取一个平衡样本集和训练好的LightGBM模型。
基本信息
专利标题 ：
基于数据挖掘的快递网点运营预测模型
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114596030A
申请号 ：
CN202210230042.9
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
孙哲张璐孙知信赵学健汪胡青宫婧胡冰
申请人 ：
南京邮电大学
申请人地址 ：
江苏省南京市栖霞区文苑路9号
代理机构 ：
南京苏科专利代理有限责任公司
代理人 ：
姚姣阳
优先权 ：
CN202210230042.9
主分类号 ：
G06Q10/08
IPC分类号 ：
G06Q10/08 G06Q10/06 G06Q30/02 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/08
物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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