本發(fā)明涉及跨境物流數(shù)據(jù)處理，具體而言，涉及一種跨境物流數(shù)據(jù)信息處理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、跨境物流時(shí)間預(yù)測(cè)是電子商務(wù)和國(guó)際貿(mào)易中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。隨著全球化進(jìn)程加快，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)物流時(shí)間變得越來(lái)越重要。就目前而言，傳統(tǒng)的跨境物流時(shí)間預(yù)測(cè)方法通常為人工預(yù)測(cè)，其存在多個(gè)顯著缺陷，一方面人工預(yù)測(cè)高度依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，容易受主觀因素影響，難以保證預(yù)測(cè)的一致性和準(zhǔn)確性；另一方面面對(duì)大量復(fù)雜的物流數(shù)據(jù)，人工處理效率低下，無(wú)法及時(shí)響應(yīng)快速變化的市場(chǎng)需求，并且其缺乏可擴(kuò)展性，難以應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)規(guī)模擴(kuò)大帶來(lái)的挑戰(zhàn)?；诖?，針對(duì)上述問(wèn)題，我們?cè)O(shè)計(jì)了一種跨境物流數(shù)據(jù)信息處理方法及系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種跨境物流數(shù)據(jù)信息處理方法及系統(tǒng)，其創(chuàng)新性的結(jié)合了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)特征提取和相關(guān)性分析，能夠從復(fù)雜的跨境物流數(shù)據(jù)中識(shí)別關(guān)鍵因素，提高模型的解釋性，并且以最小化運(yùn)輸時(shí)間為lstm模型的目標(biāo)函數(shù)，不僅能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)物流時(shí)間，還能為物流優(yōu)化提供決策支持，有助于提高跨境物流的效率和可靠性。

2、本發(fā)明的實(shí)施例通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

3、一種跨境物流數(shù)據(jù)信息處理方法，該方法的步驟包括：

4、獲取跨境物流數(shù)據(jù)；

5、對(duì)跨境物流數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并設(shè)定目標(biāo)變量為運(yùn)輸時(shí)間，求解提取特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)系數(shù)，并依據(jù)相關(guān)系數(shù)構(gòu)建復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分特征向量；

6、將復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分特征向量輸入至完成訓(xùn)練的lstm模型中進(jìn)行計(jì)算，得到跨境物流的最小運(yùn)輸時(shí)間。

7、可選的，所述對(duì)跨境物流數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到跨境物流數(shù)據(jù)的運(yùn)輸時(shí)間特征、運(yùn)輸距離特征、清關(guān)次數(shù)特征、商品數(shù)量特征及商品重量特征，其中，所述運(yùn)輸時(shí)間特征，其具體計(jì)算公式為：

8、

9、所述運(yùn)輸距離特征，其具體計(jì)算公式為：

10、

11、其中，為緯度，為經(jīng)度，為地球半徑，為結(jié)束時(shí)間，為起始時(shí)間。

12、可選的，所述設(shè)定目標(biāo)變量為運(yùn)輸時(shí)間，求解提取特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)系數(shù)，其具體為：

13、設(shè)定目標(biāo)變量為運(yùn)輸時(shí)間，通過(guò)相關(guān)矩陣求解跨境物流數(shù)據(jù)的運(yùn)輸時(shí)間特征、運(yùn)輸距離特征、清關(guān)次數(shù)特征、商品數(shù)量特征及商品重量特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)系數(shù)；

14、按照相關(guān)系數(shù)從大到小的順序，選取運(yùn)輸距離特征、清關(guān)次數(shù)特征及商品重量特征作為輸出。

15、可選的，所述通過(guò)相關(guān)矩陣求解跨境物流數(shù)據(jù)的運(yùn)輸時(shí)間特征、運(yùn)輸距離特征、清關(guān)次數(shù)特征、商品數(shù)量特征及商品重量特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)系數(shù)，其具體計(jì)算公式為：

16、

17、

18、其中，相關(guān)矩陣中的標(biāo)號(hào)1為，相關(guān)矩陣中的標(biāo)號(hào)2為，相關(guān)矩陣中的標(biāo)號(hào)3為，相關(guān)矩陣中的標(biāo)號(hào)4為，相關(guān)矩陣中的標(biāo)號(hào)5為，為特征x與y之間的相關(guān)系數(shù)，、分別為特征x與y的第i個(gè)觀測(cè)值，、分別為特征x與y的平均值，n為觀測(cè)值的總數(shù)。

19、可選的，所述依據(jù)相關(guān)系數(shù)構(gòu)建復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分特征向量，其具體為：

20、基于選取的選取運(yùn)輸距離特征、清關(guān)次數(shù)特征及商品重量特征，構(gòu)建地理位置特征g及運(yùn)輸方式特征m；

21、結(jié)合選取特征及構(gòu)建特征，構(gòu)建復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分特征向量r。

22、可選的，所述結(jié)合選取特征及構(gòu)建特征，構(gòu)建復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分特征向量，其具體計(jì)算公式為：

23、

24、

25、其中，、、、分別為權(quán)重系數(shù)，為最大運(yùn)輸距離，為最大清關(guān)次數(shù)，為最大商品重量，為基于地理位置和運(yùn)輸方式的函數(shù)，r為復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分向量，x為完成訓(xùn)練的lstm模型的輸入向量。

26、可選的，所述將復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分特征向量輸入至完成訓(xùn)練的lstm模型中進(jìn)行計(jì)算，所述lstm模型的目標(biāo)函數(shù)計(jì)算公式為：

27、

28、其中，是訓(xùn)練樣本的數(shù)量，為第i個(gè)訓(xùn)練樣本的運(yùn)輸時(shí)間，為lstm模型參數(shù)；

29、其約束條件如下：

30、

31、

32、

33、

34、

35、其中，為第i個(gè)樣本的商品重量，為最大允許商品重量，為第i個(gè)樣本的運(yùn)輸成本，是平均最大允許成本，為lstm模型的輸出，為誤差項(xiàng)，、、分別為距離、重量和時(shí)間的單位成本，是運(yùn)輸距離。

36、一種跨境物流數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，包括：

37、跨境物流數(shù)據(jù)獲取模塊，獲取跨境物流數(shù)據(jù)；

38、跨境物流數(shù)據(jù)提取模塊，對(duì)跨境物流數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并設(shè)定目標(biāo)變量為運(yùn)輸時(shí)間，求解提取特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)系數(shù)，并依據(jù)相關(guān)系數(shù)構(gòu)建復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分特征向量；

39、跨境物流數(shù)據(jù)處理模塊，將復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分特征向量輸入至完成訓(xùn)練的lstm模型中進(jìn)行計(jì)算，得到跨境物流的最小運(yùn)輸時(shí)間。

40、本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案至少具有如下優(yōu)點(diǎn)和有益效果：

41、本發(fā)明實(shí)施例創(chuàng)新性的結(jié)合了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)特征提取和相關(guān)性分析，能夠從復(fù)雜的跨境物流數(shù)據(jù)中識(shí)別關(guān)鍵因素，提高模型的解釋性，并且以最小化運(yùn)輸時(shí)間為lstm模型的目標(biāo)函數(shù)，不僅能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)物流時(shí)間，還能為物流優(yōu)化提供決策支持，有助于提高跨境物流的效率和可靠性。

技術(shù)特征：

1.一種跨境物流數(shù)據(jù)信息處理方法，其特征在于，該方法的步驟包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的跨境物流數(shù)據(jù)信息處理方法，其特征在于，所述對(duì)跨境物流數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到跨境物流數(shù)據(jù)的運(yùn)輸時(shí)間特征、運(yùn)輸距離特征、清關(guān)次數(shù)特征、商品數(shù)量特征及商品重量特征，其中，所述運(yùn)輸時(shí)間特征，其具體計(jì)算公式為：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的跨境物流數(shù)據(jù)信息處理方法，其特征在于，所述設(shè)定目標(biāo)變量為運(yùn)輸時(shí)間，求解提取特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)系數(shù)，其具體為：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的跨境物流數(shù)據(jù)信息處理方法，其特征在于，所述通過(guò)相關(guān)矩陣求解跨境物流數(shù)據(jù)的運(yùn)輸時(shí)間特征、運(yùn)輸距離特征、清關(guān)次數(shù)特征、商品數(shù)量特征及商品重量特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)系數(shù)，其具體計(jì)算公式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的跨境物流數(shù)據(jù)信息處理方法，其特征在于，所述依據(jù)相關(guān)系數(shù)構(gòu)建復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分特征向量，其具體為：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的跨境物流數(shù)據(jù)信息處理方法，其特征在于，所述結(jié)合選取特征及構(gòu)建特征，構(gòu)建復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分特征向量，其具體計(jì)算公式為：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的跨境物流數(shù)據(jù)信息處理方法，其特征在于，所述將復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分特征向量輸入至完成訓(xùn)練的lstm模型中進(jìn)行計(jì)算，所述lstm模型的目標(biāo)函數(shù)計(jì)算公式為：

8.一種跨境物流數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及跨境物流數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種跨境物流數(shù)據(jù)信息處理方法及系統(tǒng)，該方法的步驟包括：獲取跨境物流數(shù)據(jù)；對(duì)跨境物流數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并設(shè)定目標(biāo)變量為運(yùn)輸時(shí)間，求解提取特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)系數(shù)，并依據(jù)相關(guān)系數(shù)構(gòu)建復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分特征向量；將復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分特征向量輸入至完成訓(xùn)練的LSTM模型中進(jìn)行計(jì)算，得到跨境物流的最小運(yùn)輸時(shí)間。應(yīng)用本發(fā)明不僅能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)物流時(shí)間，還能為物流優(yōu)化提供決策支持，有助于提高跨境物流的效率和可靠性。

技術(shù)研發(fā)人員：高明賢,李靜,何易葵
受保護(hù)的技術(shù)使用者：四川絲路易購(gòu)科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19