(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111207327.2 (22)申请日 2021.10.15 (71)申请人 北京同城必应科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区永 泰庄北路1号 天地邻枫6号楼 2层203-210室 (72)发明人 薛鹏　于红建　郑凯丽　 (51)Int.Cl. G06Q 10/08(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种送达时间预估方法、 装置、 电子设备及 存储介质 (57)摘要 本发明实施例公开了一种送达时间预估方 法、 装置、 电子设备及存储介质。 该发明应用于配 送平台对订单配送时间进行预估， 所述方法包 括： 根据已分配运力的订单的取件信息确定运力 到达取件地址所需的时间间隔； 根据所述订单收 件信息及所述订单已分配的运力最近N天的平均 送件信息， 确定运力到达收件地址所需的时间间 隔； 根据所述取件时间间隔、 所述收件时间间隔、 所述已分配运力的订单的相关信息和已分配运 力的相关信息确定从用户下单到运力完成订单 所需的时间间隔。 本发明实施例保证了运力配送 时效， 提高了配送的准确率， 同时降低延时概率， 为平台用户体验和后期运力调度提高了保障。 权利要求书1页 说明书4页 附图4页 CN 113902373 A 2022.01.07 CN 113902373 A 1.一种送达时间预估方法、 装置、 电子设备及存储介质， 应用于一对一配送领域， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取订单取件相关的信 息， 所述信 息包括： 所述已分配运力的订单取件信息、 物品信 息 和所述已分配运力的订单取件地址附近的供需信息、 所述已分配运力的订单 的送件信息、 所述已分配运力的订单收件地址附近的供需信息、 所述订单已分配的运力最近N天的平均 送件信息； 根据已分配运力的订单的取件信息确定运力到 达取件地址所需的时间 间隔； 根据所述订单收件信息及所述订单已分配的运力最近N天的平均送件信息， 确定运力 到达收件地址所需的时间 间隔； 根据所述取件时间间隔、 所述收件时间间隔、 所述已分配运力的订单的相关信息和已 分配运力的相关信息确定从用户下 单到运力完成订单 所需的时间 间隔。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 接收内部或外 部人员传入的所述 订单相关信息， 作为 程序处理和返回结果的依据。 3.根据权利要求1所述的装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 确定模块， 所述确定模块包括： 取件时间间隔确定模块和送件时间间隔确定模块， 用于 根据已分配运力的订单的取件信息确定运力到达取件地址所需的时间间隔和 根据已分配 运力的订单的送件信息确定运力到 达收件地址所需的时间 间隔； 预测模块， 用于根据 所述取件时间间隔、 所述收件时间间隔、 所述已分配运力的订单的 相关信息和已分配运力的相关信息确定从用户下 单到运力完成订单 所需的时间 间隔。 4.根据权利要求1所述的设备， 其特 征在于， 所述设备包括： 一个或多个服 务器， 所述 服务器包含一个或多个处 理器； 所述服务器用于开启线上服务， 供内部或外部人员调用； 所述处理器用于运行实现如 权利要求1 ‑3中任一所述的任务。 5.根据权利要求1所述的计算机可读存 储介质， 其特 征在于： 所述计算机可读存 储介质上存 储计算机程序， 实现如权利要求1 ‑3中任一所述任务。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 113902373 A 2一种送达时间预估方 法、 装置、 电子设备及存储介质 技术领域 [0001]本发明实施例涉及一对一即时配送领域， 具体而 言， 涉及一种送达时间预估方法、 装置、 电子设备及存 储介质。 背景技术 [0002]随着技术的发展， 人们的生活方式发生了很大的变化， 从淘宝、 京东等网上商城的 崛起， 到美团、 饿了么等外卖平台的飞速发展， 在物流行业掀起了巨大的浪潮。 在即时物流 行业， 预估送达时间ETA作为关键的一环， 它的背后， 是用户对物流的信任和期待， 其准确 性、 合理性关系到用户后续的留存、 下单意愿等。 美团、 饿了么等平台订单类型多为一对多， 即一个运力对应多个订单， 超时情况时有发生， 对于非紧急情况下单用户， 还是可以接受 的。 [0003]但是， 对于一对一业务来说， 第一方面， 用户大多出于时间紧急的情况下下单， 这 对预估送达时间准确性要求比较高； 第二方面， 一对一相比一对多业务复杂性低， 工业界比 较常用的大多针对一对多的算法在一对一业务上并不适用； 第三方面， 不同的交通工具受 道路状况、 步行距离等影响程度不同， 单 纯依赖导 航工具很大程度上影响了 ETA的准确性。 发明内容 [0004]有鉴于此， 本申请实施例的目的在于提供一种基于机器学习算法的送达时间预估 方法、 装置、 电子 设备及存储介质。 可以较为准确的预测送达时间， 提高用户满意度， 进而增 加用户对平台的粘性， 另一方面对于平台后续的运力调度提供很大的帮助。 [0005]第一方面， 本申请实施例提供了一种送达时间预估方法， 所述方法包括： [0006]根据已分配运力的订单的取件信息确定运力到 达取件地址所需的时间 间隔； [0007]根据所述订单收件信息及所述订单已分配 的运力最近N天的平均送件信息， 确定 运力到达收件地址所需的时间 间隔； [0008]根据所述取件时间间隔、 所述收件时间间隔、 所述已分配运力的订单的相关信息 和已分配运力的相关信息确定从用户下 单到运力完成订单 所需的时间 间隔。 [0009]上述技术方案中， 所述根据已分配运力的订单的取件信息确定运力到达取件地址 所需的时间 间隔， 包括： [0010]根据所述已分配运力的订单的取件信息， 构建并训练基于机器学习算法的取件时 间回归模型， 预测所述 运力到达取件地址所需的时间 间隔。 [0011]上述技术方案中， 所述已分配运力的订单的取件信息包括： 订单信息、 物品信息和 所述已分配运力的订单 取件地址附近的供需信息； [0012]上述技术方案中， 所述订单信息包括： 取件地址、 所述运力与所述取件地址的取件 距离、 订单金额等； 所述物品信息包括： 物品类型、 物品重量等； 所述已分配运力的订单取件 地址附近的供需信息包括： 所述 订单取件地址附近的已支付 订单量、 空 闲运力数等； [0013]上述技术方案中， 所述根据所述订单收件信息及所述订单对应 的运力最近N天的说　明　书 1/4 页 3 CN 113902373 A 3