近日，顺丰科技有限公司申请公布一项“催派预测模型的训练方法、快递催派量的预测方法及装置”专利，申请公布号CN115809713A，申请日期为2021年9月14日。
专利摘要显示，本申请提供一种催派预测模型的训练方法、快递催派量的预测方法及装置，该催派预测模型的训练方法包括：获取第一快递催派训练集，其中，第一快递催派训练集中包括多个第一快递催派训练样本；将第一快递催派训练集中每个第一快递催派训练样本中预设数量的样本特征删除，得到第二快递催派训练集，其中，第二快递催派训练集包括多个第二快递催派训练样本；基于第二快递催派训练集训练第一分类模型，得到第二分类模型；判断第二分类模型是否满足预设参数条件；若第二分类模型满足预设参数条件，则将第二分类模型确定为催派预测模型。
本申请能够实现催派预测模型降维同时仍能保持模型性能，从而能够提高快递催派量的预测效率。
专利信息显示，此前，顺丰科技有限公司还申请公布一项“产品销量预测方法、装置、电子设备和可读存储介质”专利，申请公布号CN115796928A，申请日期为2021年9月9日。
专利摘要显示，本发明实施例提供一种产品销量预测方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及数据处理技术领域。本发明实施例在获取待预测的产品的历史销量数据后，根据产品的历史销量数据，对产品进行分类，得到产品所属的目标类别，根据预先存储的类别与预测模型的对应关系，查找目标类别对应的目标预测模型，根据目标预测模型对产品的销量进行预测，如此，根据产品所属的类别，采用对应的预测模型进行销量预测，有效提升了预测的准确性。