一种基于机器学习的快递站点健康度检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710586701.1
IPC分类号：G06F30/27
申请日期：
2017-07-18
申请人：
浙江百世技术有限公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于机器学习的快递站点健康度检测方法
申请号	CN201710586701.1	申请日期	2017-07-18
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2018-01-05	公开/公告号	CN107545387A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/27	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;2;7查看分类表>
申请人	浙江百世技术有限公司	申请人地址	浙江省杭州市滨江区江南大道3850号3楼307室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江百世技术有限公司	当前权利人	浙江百世技术有限公司
发明人	李勇;董雍佳;赵志洋
代理机构	北京正理专利代理有限公司	代理人	付生辉

摘要

本发明公开一种基于机器学习的快递站点健康度检测方法，包括：快递站点历史运营数据采集；采用特征工程方法对运营数据进行处理，构建建模使用的特征属性集：使用各种原始运营数据构造能体现站点运营状况的特征属性集S1；从S1中选取特征子集，并以多项式曲线拟合技术，构建能够体现站点长期运营状况变化趋势的特征属性集S2；使用构建好的特征属性数据集训练模型：对特征属性集S1中的正面样例进行上采样，然后训练随机森林模型Model1；修改随机森林的Bootstrap采样方法为下采样方法，然后使用特征属性集S2训练改进后的随机森林模型Model2。本发明可根据快递站点的运营状况发现运营异常及存在异常变化趋势的站点。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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