目标物品调度方法、装置、电子设备和计算机可读介质与流程

本公开的实施例涉及计算机，具体涉及目标物品调度方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术：

1、快消物品是指使用寿命较短，消耗速度较快的物品，因此在对快消物品进行补货时通常需要进行频繁的物品调度。目前，在对快消物品进行调度时，通常采用的方式为：通过与快消物品对应的历史相关流转(销售)信息和神经网络模型，对快消物品的总流转价值进行预测，然后按照预测得到的信息进行目标物品调度。

2、然而，当采用上述方式进行目标物品调度时，经常会存在如下技术问题：

3、第一，由于快消物品对应的历史流转(销售)信息往往存在较为复杂的时间特征，使用常规时序神经网络的预测准确率较低，从而导致需要进行频繁的物品调度，进而导致调度资源浪费。

4、第二，快消物品对应的各个历史流转(销售)信息之间往往时间跨度较大，因此信息之间存在差异较大，通过固定阈值的方式进行异常检测往往效果较差，从而导致后续进行预测时算力浪费。

5、该背景技术部分中所公开的以上信息仅用于增强对本发明构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

2、本公开的一些实施例提出了目标物品调度方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

3、第一方面，本公开的一些实施例提供了一种目标物品调度方法，该方法包括：获取与目标物品标识信息和目标流转源标识信息对应的历史流转信息集合和待预测参数信息序列，其中，上述历史流转信息集合中的每个历史流转信息对应有时间标签；对上述历史流转信息集合包括的各个历史流转信息进行异常数据处理，得到处理后历史流转信息集合；对上述处理后历史流转信息集合包括的各个处理后历史流转信息进行时间序列拆分处理，以生成流转趋势特征信息序列、流转周期特征信息序列和流转残差特征信息序列；根据上述流转趋势特征信息序列、上述流转周期特征信息序列、上述流转残差特征信息序列，构建总流转价值预测模型；根据上述待预测参数信息序列和所构建的总流转价值预测模型，生成总流转价值预测信息序列；根据上述总流转价值预测信息序列，控制相关联的各个调度设备进行目标物品调度。

4、第二方面，本公开的一些实施例提供了一种目标物品调度装置，装置包括：获取单元，被配置成获取与目标物品标识信息和目标流转源标识信息对应的历史流转信息集合和待预测参数信息序列，其中，上述历史流转信息集合中的每个历史流转信息对应有时间标签；异常数据处理单元，被配置成对上述历史流转信息集合包括的各个历史流转信息进行异常数据处理，得到处理后历史流转信息集合；时间序列拆分单元，被配置成对上述处理后历史流转信息集合包括的各个处理后历史流转信息进行时间序列拆分处理，以生成流转趋势特征信息序列、流转周期特征信息序列和流转残差特征信息序列；构建单元，被配置成根据上述流转趋势特征信息序列、上述流转周期特征信息序列、上述流转残差特征信息序列，构建总流转价值预测模型；生成单元，被配置成根据上述待预测参数信息序列和所构建的总流转价值预测模型，生成总流转价值预测信息序列；调度单元，被配置成根据上述总流转价值预测信息序列，控制相关联的各个调度设备进行目标物品调度。

5、第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

6、第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

7、本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的目标物品调度方法减少目标物品重复调度次数，从而减少调度资源浪费。具体来说，造成调度资源浪费的原因在于：由于快消物品对应的历史流转(销售)信息往往存在较为复杂的时间特征，使用常规时序神经网络的预测准确率较低，从而导致需要进行频繁的物品调度，进而导致调度资源浪费。基于此，本公开的一些实施例的目标物品调度方法，首先，获取与目标物品标识信息和目标流转源标识信息对应的历史流转信息集合和待预测参数信息序列。其中，上述历史流转信息集合中的每个历史流转信息对应有时间标签。然后，对上述历史流转信息集合包括的各个历史流转信息进行异常数据处理，得到处理后历史流转信息集合。由此，通过识别并处理异常的历史流转信息，可以提高数据质量，从而减少数据噪声对后续预测的干扰和算力的浪费。之后，对上述处理后历史流转信息集合包括的各个处理后历史流转信息进行时间序列拆分处理，以生成流转趋势特征信息序列、流转周期特征信息序列和流转残差特征信息序列。由此，将各个处理后历史流转信息中所包含的时间特征进一步拆分为趋势特征、周期特征和残差特征，从而可以反映上述目标物品的长期流转趋势、季节性流转变化和随机流转波动，从而更精确地捕捉数据的动态时序特征。其次，根据上述流转趋势特征信息序列、上述流转周期特征信息序列、上述流转残差特征信息序列，构建总流转价值预测模型。由此，通过上述流转趋势特征信息序列、上述流转周期特征信息序列和上述流转残差特征信息序列构建预测模型，从该使所构建的预测模型可以综合不同类型额时间特征，进而提高目标物品总流转价值预测信息的准确性和可靠性。接着，根据上述待预测参数信息序列和所构建的总流转价值预测模型，生成总流转价值预测信息序列。由此，可以生成具有较高准确性和可靠性的总流转价值预测信息。最后，根据上述总流转价值预测信息序列，控制相关联的各个调度设备进行目标物品调度。由此，生成的预测信息序列直接应用于调度设备，从而进行更加精准的目标物品调度，从而减少目标物品重复调度次数，进而减少调度资源浪费。

技术特征：

1.一种目标物品调度方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述处理后历史流转信息集合包括的各个处理后历史流转信息进行时间序列拆分处理，以生成流转趋势特征信息序列、流转周期特征信息序列和流转残差特征信息序列，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述总流转价值预测模型包括流转趋势预测模型、流转周期预测模型和流转残差预测模型；以及所述根据所述流转趋势特征信息序列、所述流转周期特征信息序列、所述流转残差特征信息序列，构建总流转价值预测模型，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述待预测参数信息序列和所构建的总流转价值预测模型，生成总流转价值预测信息序列，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述滤波后总流转价值信息序列，生成流转趋势特征信息序列、流转周期特征信息序列和流转残差特征信息序列，包括：

6.一种目标物品调度装置，包括：

7.一种电子设备，包括：

8.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一所述的方法。

技术总结本公开的实施例公开了目标物品调度方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取历史流转信息集合和待预测参数信息序列；对历史流转信息集合进行异常数据处理，得到处理后历史流转信息集合；对处理后历史流转信息集合进行时间序列拆分处理，以生成流转趋势特征信息序列、流转周期特征信息序列和流转残差特征信息序列；根据流转趋势特征信息序列、流转周期特征信息序列、流转残差特征信息序列，构建总流转价值预测模型；根据待预测参数信息序列和总流转价值预测模型，生成总流转价值预测信息序列；根据总流转价值预测信息序列，进行目标物品调度。该实施方式可以减少目标物品重复调度次数，从而减少调度资源浪费。技术研发人员：林园园受保护的技术使用者：杭州拼便宜网络科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/29