本技術(shù)涉及商業(yè)管理信息處理，具體而言，涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)ai技術(shù)的物流運(yùn)費(fèi)預(yù)測方法、系統(tǒng)、計算機(jī)可讀介質(zhì)及電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展和全球化的加速推進(jìn)，物流行業(yè)迎來了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。貨物運(yùn)輸量的大幅增加，使得物流企業(yè)面臨著更加復(fù)雜的運(yùn)輸環(huán)境和更高的管理要求。為了提高運(yùn)輸效率、降低運(yùn)輸成本并增強(qiáng)競爭力，物流企業(yè)需要借助先進(jìn)的技術(shù)手段來實現(xiàn)智能化管理和決策。

2、在當(dāng)前的物流運(yùn)輸?shù)墓芾響?yīng)用中，商用車運(yùn)費(fèi)預(yù)測主要依賴于傳統(tǒng)的運(yùn)輸距離、貨物重量和體積等因素。然而，這種方法往往忽視了區(qū)域產(chǎn)業(yè)和貨物情況對運(yùn)費(fèi)的重要影響，進(jìn)而造成商用車物流運(yùn)輸過程中運(yùn)費(fèi)預(yù)測不夠客觀和精確的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)ai技術(shù)的物流運(yùn)費(fèi)預(yù)測方法、系統(tǒng)、計算機(jī)可讀介質(zhì)及電子設(shè)備，進(jìn)而至少在一定程度上可以解決商用車物流運(yùn)輸過程中運(yùn)費(fèi)預(yù)測不夠客觀和精確的問題。

2、本技術(shù)的其他特性和優(yōu)點將通過下面的詳細(xì)描述變得顯然，或部分地通過本技術(shù)的實踐而習(xí)得。

3、根據(jù)本技術(shù)的一個方面，提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)ai技術(shù)的物流運(yùn)費(fèi)預(yù)測方法，包括：通過物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)獲取目標(biāo)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)；根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)對目標(biāo)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行量化評估，確定表示所述目標(biāo)產(chǎn)業(yè)商業(yè)屬性的產(chǎn)業(yè)參數(shù)，基于所述產(chǎn)業(yè)參數(shù)，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型；根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中的貨物數(shù)據(jù)對目標(biāo)貨物進(jìn)行量化評估，確定表示所述目標(biāo)貨物商業(yè)屬性的貨物屬性向量；基于所述貨物屬性向量對應(yīng)的靜態(tài)特征，結(jié)合所述物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)獲取到的實時貨物信息中的動態(tài)特征，對所述目標(biāo)區(qū)域中的貨物進(jìn)行分級處理，生成貨物分級結(jié)果；基于所述產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型和所述貨物分級結(jié)果，構(gòu)建運(yùn)費(fèi)預(yù)測模型。

4、在本技術(shù)中，基于前述方案，所述根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)對目標(biāo)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行量化評估，確定表示所述目標(biāo)產(chǎn)業(yè)商業(yè)屬性的產(chǎn)業(yè)參數(shù)，包括：根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中的人口數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域因子；根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中各企業(yè)的位置信息，確定所述目標(biāo)區(qū)域中各企業(yè)之間的距離因子；根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中各企業(yè)的規(guī)模數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)區(qū)域的競爭因子；將所述區(qū)域因子、所述距離因子以及所述競爭因子作為所述產(chǎn)業(yè)參數(shù)。

5、在本技術(shù)中，基于前述方案，所述基于所述產(chǎn)業(yè)參數(shù)，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型，包括：根據(jù)所述產(chǎn)業(yè)參數(shù)之間的空間相關(guān)性，提取所述產(chǎn)業(yè)參數(shù)中的特征，以構(gòu)建產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型。

6、在本技術(shù)中，基于前述方案，所述根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中的貨物數(shù)據(jù)對目標(biāo)貨物進(jìn)行量化評估，確定表示所述目標(biāo)貨物商業(yè)屬性的貨物屬性向量，包括：根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中的貨物數(shù)據(jù)，提取特征信息；對所述特征信息進(jìn)行量化評估，確定表示所述目標(biāo)貨物商業(yè)屬性的貨物屬性向量。

7、在本技術(shù)中，基于前述方案，所述基于所述貨物屬性向量對應(yīng)的靜態(tài)特征，結(jié)合所述物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)獲取到的實時貨物信息中的動態(tài)特征，對所述目標(biāo)區(qū)域中的貨物進(jìn)行分級處理，生成貨物分級結(jié)果，包括：對所述貨物屬性向量進(jìn)行降維，生成靜態(tài)特征；基于所述物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)獲取到的實時貨物信息，生成動態(tài)特征；對所述靜態(tài)特征和所述動態(tài)特征進(jìn)行拼接處理，對拼接結(jié)果進(jìn)行分類，生成貨物分級結(jié)果。

8、在本技術(shù)中，基于前述方案，所述基于所述產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型和所述貨物分級結(jié)果，構(gòu)建運(yùn)費(fèi)預(yù)測模型，包括：對所述產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型和所述貨物分級結(jié)果進(jìn)行線性處理，生成線性結(jié)果；對所述產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型和所述貨物分級結(jié)果進(jìn)行基于深度交叉網(wǎng)絡(luò)的拼接處理，生成非線性結(jié)果；基于所述線性結(jié)果和所述非線性結(jié)果，生成商用車運(yùn)費(fèi)預(yù)測模型。

9、在本技術(shù)中，基于前述方案，所述基于所述產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型和所述貨物分級結(jié)果，構(gòu)建運(yùn)費(fèi)預(yù)測模型之后，還包括：將所述商用車運(yùn)費(fèi)預(yù)測模型輸出的商用車運(yùn)費(fèi)展示在終端界面上。

10、根據(jù)本技術(shù)的一個方面，提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)ai技術(shù)的物流運(yùn)費(fèi)預(yù)測系統(tǒng)，包括：

11、獲取單元，用于通過物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)獲取目標(biāo)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)；

12、產(chǎn)業(yè)單元，用于根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)對目標(biāo)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行量化評估，確定表示所述目標(biāo)產(chǎn)業(yè)商業(yè)屬性的產(chǎn)業(yè)參數(shù)，基于所述產(chǎn)業(yè)參數(shù)，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型；

13、貨物單元，根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中的貨物數(shù)據(jù)對目標(biāo)貨物進(jìn)行量化評估，確定表示所述目標(biāo)貨物商業(yè)屬性的貨物屬性向量；

14、分級單元，用于基于所述貨物屬性向量對應(yīng)的靜態(tài)特征，結(jié)合所述物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)獲取到的實時貨物信息中的動態(tài)特征，對所述目標(biāo)區(qū)域中的貨物進(jìn)行分級處理，生成貨物分級結(jié)果；

15、預(yù)測單元，用于基于所述產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型和所述貨物分級結(jié)果，構(gòu)建運(yùn)費(fèi)預(yù)測模型。

16、在本技術(shù)中，基于前述方案，所述根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)對目標(biāo)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行量化評估，確定表示所述目標(biāo)產(chǎn)業(yè)商業(yè)屬性的產(chǎn)業(yè)參數(shù)，包括：根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中的人口數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域因子；根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中各企業(yè)的位置信息，確定所述目標(biāo)區(qū)域中各企業(yè)之間的距離因子；根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中各企業(yè)的規(guī)模數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)區(qū)域的競爭因子；將所述區(qū)域因子、所述距離因子以及所述競爭因子作為所述產(chǎn)業(yè)參數(shù)。

17、在本技術(shù)中，基于前述方案，所述基于所述產(chǎn)業(yè)參數(shù)，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型，包括：根據(jù)所述產(chǎn)業(yè)參數(shù)之間的空間相關(guān)性，提取所述產(chǎn)業(yè)參數(shù)中的特征，以構(gòu)建產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型。

18、在本技術(shù)中，基于前述方案，所述根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中的貨物數(shù)據(jù)對目標(biāo)貨物進(jìn)行量化評估，確定表示所述目標(biāo)貨物商業(yè)屬性的貨物屬性向量，包括：根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中的貨物數(shù)據(jù)，提取特征信息；對所述特征信息進(jìn)行量化評估，確定表示所述目標(biāo)貨物商業(yè)屬性的貨物屬性向量。

19、在本技術(shù)中，基于前述方案，所述基于所述貨物屬性向量對應(yīng)的靜態(tài)特征，結(jié)合所述物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)獲取到的實時貨物信息中的動態(tài)特征，對所述目標(biāo)區(qū)域中的貨物進(jìn)行分級處理，生成貨物分級結(jié)果，包括：對所述貨物屬性向量進(jìn)行降維，生成靜態(tài)特征；基于所述物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)獲取到的實時貨物信息，生成動態(tài)特征；對所述靜態(tài)特征和所述動態(tài)特征進(jìn)行拼接處理，對拼接結(jié)果進(jìn)行分類，生成貨物分級結(jié)果。

20、在本技術(shù)中，基于前述方案，所述基于所述產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型和所述貨物分級結(jié)果，構(gòu)建運(yùn)費(fèi)預(yù)測模型，包括：對所述產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型和所述貨物分級結(jié)果進(jìn)行線性處理，生成線性結(jié)果；對所述產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型和所述貨物分級結(jié)果進(jìn)行基于深度交叉網(wǎng)絡(luò)的拼接處理，生成非線性結(jié)果；基于所述線性結(jié)果和所述非線性結(jié)果，生成商用車運(yùn)費(fèi)預(yù)測模型。

21、在本技術(shù)中，基于前述方案，所述基于所述產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型和所述貨物分級結(jié)果，構(gòu)建運(yùn)費(fèi)預(yù)測模型之后，還包括：將所述商用車運(yùn)費(fèi)預(yù)測模型輸出的商用車運(yùn)費(fèi)展示在終端界面上。

22、根據(jù)本技術(shù)的一個方面，提供了一種計算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述實施例中所述的基于物聯(lián)網(wǎng)ai技術(shù)的物流運(yùn)費(fèi)預(yù)測方法。

23、根據(jù)本技術(shù)的一個方面，提供了一種電子設(shè)備，包括：一個或多個處理器；存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，當(dāng)所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行時，使得所述一個或多個處理器實現(xiàn)如上述實施例中所述的基于物聯(lián)網(wǎng)ai技術(shù)的物流運(yùn)費(fèi)預(yù)測方法。

24、根據(jù)本技術(shù)的一個方面，提供了一種計算機(jī)程序產(chǎn)品或計算機(jī)程序，該計算機(jī)程序產(chǎn)品或計算機(jī)程序包括計算機(jī)指令，該計算機(jī)指令存儲在計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中。計算機(jī)設(shè)備的處理器從計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)讀取該計算機(jī)指令，處理器執(zhí)行該計算機(jī)指令，使得該計算機(jī)設(shè)備執(zhí)行上述各種可選實現(xiàn)方式中提供的基于物聯(lián)網(wǎng)ai技術(shù)的物流運(yùn)費(fèi)預(yù)測方法。

25、上述過程，通過物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)獲取目標(biāo)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)，根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)對目標(biāo)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行量化評估，確定表示所述目標(biāo)產(chǎn)業(yè)商業(yè)屬性的產(chǎn)業(yè)參數(shù)，基于所述產(chǎn)業(yè)參數(shù)，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型；根據(jù)所述經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)中的貨物數(shù)據(jù)對目標(biāo)貨物進(jìn)行量化評估，確定表示所述目標(biāo)貨物商業(yè)屬性的貨物屬性向量；基于所述貨物屬性向量對應(yīng)的靜態(tài)特征，結(jié)合所述物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)獲取到的實時貨物信息中的動態(tài)特征，對所述目標(biāo)區(qū)域中的貨物進(jìn)行分級處理，生成貨物分級結(jié)果；基于所述產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型和所述貨物分級結(jié)果，構(gòu)建商用車運(yùn)費(fèi)預(yù)測模型。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)整合經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行分類和量化評估，能夠?qū)崟r、全面地反映目標(biāo)區(qū)域的產(chǎn)業(yè)和貨物狀況，為運(yùn)費(fèi)預(yù)測提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。結(jié)合產(chǎn)業(yè)指數(shù)模型和貨物分級結(jié)果，構(gòu)建的運(yùn)費(fèi)預(yù)測模型能夠綜合考慮產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢和貨物市場需求，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性。

26、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本技術(shù)。