CN107153931B - 一种快递物流配送异常检测方法 - Google Patents

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Abstract

一种快递物流配送异常检测方法，用于快速有效地发现快递物流在配送过程中出现的配送时间延迟，过程错误(绕路)，终点错误(未送达正确目的地)等异常配送情况。通过分析快递物流配送轨迹数据的多属性特点，提出将基于距离与基于角度的异常检测算法思想相结合的方法来度量每条轨迹子段的异常程度；将对配送时间延迟的检测转化为对配送过程平均速度的检测；利用轨迹数据的位置坐标、城市编号、城市级别等属性，对配送终点错误进行检测。采用本发明方法，可以快速准确地发现快递物流的异常配送情况，及时反馈给物流企业进行处理，减少经济损失，为提高物流企业的竞争力创造条件。

Description

一种快递物流配送异常检测方法
技术领域
本发明涉及数据挖掘，异常检测等技术，特别是涉及一种快递物流配送异常检测方法。
背景技术
以共同配送为发展方向的现代规模化快递物流配送模式，由于其实行的是不区分货主与商品的大规模集载配送方式，车辆多、路线复杂，这必然在一定程度上导致配送时间延迟、路径错误、终点错误等异常配送问题的发生。因此，如何快速发现异常配送问题并反馈给快递物流企业进行及时处理，是现代规模化快递物流配送模式非常重要的组成部分。
目前对快递物流配送的异常检测技术还处于起步阶段，因为大多数异常检测技术的研究主要针对简单和结构化的数据集，主要有：Lee等提出的基于划分和检测框架的TRAOD算法；Knorr等提出的基于抽取轨迹全局特征的方法；Li等提出的基于分类器的方法等。以上的异常检测方法都是针对具有一定形状的线段的轨迹异常检测方法，而快递物流配送异常包括配送时间延迟，过程错误，终点错误等方面的异常，同时快递物流配送轨迹是由一系列配送中心按照配送级别序列组成的线段，其相对于传统意义的轨迹具有时间、速度、位置坐标、城市级别、城市点从属关系等属性，从而现有的异常检测方法无法满足快递物流配送异常检测的需求。
根据以上描述，传统的异常检测方法无法适用于具有多属性特点的快递物流配送轨迹数据。因此迫切需要提供一种适用于快递物流配送轨迹多属性特点的异常检测方法，以发现快递物流在配送过程中出现的异常情况，为现代规模化快递物流配送模式的发展提供技术支撑。
发明内容
针对上述背景中的问题，本发明提供一种快递物流配送异常检测方法，以解决传统异常检测方法不适用于具有多属性特点的快递物流配送轨迹数据异常检测的问题。
本发明采用的技术方案的步骤如下：
一种快递物流配送异常检测方法，用于检测快递物流在配送过程中出现的配送时间延迟，过程错误(绕路)，终点错误(未送达正确目的地)等异常配送情况，包括步骤：
A.采集配送轨迹数据子段s，并索引出与该子段具有相同起端点的邻域子段集合N(s)；
B.将配送时间延迟检测转化为对速度的检测，利用平均速度与标准差公式计算邻域子段集合N(s)的平均速度与速度标准差；
C.将步骤B求得的平均速度与标准差代入时间延迟检测算子进行计算分析，获得子段s的时间异常因子值，将时间异常因子值与子段s的速度属性进行比较，以判断子段s是否为时间延迟。如果子段s为时间延迟，则将其纳入配送时间延迟子段集合Time_O；
D.运用线段Hausdorff距离公式计算子段s与其邻域子段集合N(s)中各子段之间的距离，利用基于距离的异常检测算法的DB(p，d)准则与设定的距离阈值来获得子段s的距离异常因子值；
E.运用基于角度的异常检测算法的异常因子公式对子段s的终端点与其邻域子段集合N(s)中所有子段的终端点进行分析计算，获得子段s的角度异常因子值；
F.根据子段s的距离与角度异常因子值，以及设定的比例系数，角度阈值对子段s进行轨迹异常检测与判断。如果子段s为轨迹异常，则将其纳入配送过程错误子段集合Pro_O；
G.根据子段s终端点的属性(位置坐标、编号、级别等)与物流订单目的地的属性进行一致性比较，检测货物是否送达正确目的地。如果未送达正确目的地，则将子段s纳入配送终点错误子段集合Ter_O；
H.跳转至步骤A，直至检测完所有轨迹子段。
所述步骤A采集配送轨迹数据子段s，并索引出与该子段具有相同起端点的邻域子段集合N(s)。
所述步骤B将对配送时间的异常检测转化为对配送过程的平均速度的检测，利用平均速度与标准差公式计算得出邻域子段集合N(s)中子段的平均速度与速度标准差。平均速度与速度标准差计算公式如下：
Figure BSA0000127282560000021
Figure BSA0000127282560000022
其中，公式(1)中的Vsegi为邻域子段segi的速度属性，n为集合N(s)中子段的数目。公式(2)中的σv为速度标准差。
所述步骤C将步骤B获得的平均速度与速度标准差代入时间延迟检测算子，以获得子段s的时间异常因子值。将时间异常因子值与子段s的速度属性进行比较。时间延迟检测算子如下：
Figure BSA0000127282560000031
其中，公式(3)中的
Figure BSA0000127282560000032
与σv为步骤B获得的平均速度与速度标准差，
Figure BSA0000127282560000033
为轨迹子段s的速度属性。如果公式(3)成立，则把子段s纳入配送时间延迟子段集合Time_O。
所述步骤D利用线段Hausdorff距离公式来度量子段s与其邻域子段集合N(s)中所有子段的距离，然后利用基于距离的异常检测算法的DB(p，d)准则与设定的距离阈值来分析得出子段s的距离异常因子值。线段Hausdorff距离公式如下：
d//(Li，Lj)＝min(l//1，l//2) (4)
Figure BSA0000127282560000034
Figure BSA0000127282560000035
dist(Li，Lj)＝ω//·d//(Li，Lj)+ω⊥·d⊥(Li，Lj)+ωθ·dθ(Li，Lj) (7)
其中，公式(4)为子段间平行距离计算公式，l//1与l//2分别为较短子段的端点在较长子段上的投影点与长子段的两端点之间的较小的欧式距离。公式(5)为子段间垂直距离计算公式，l⊥1与l⊥2分别为较短子段的端点与其在较长子段上的投影点之间的欧式距离。公式(6)为子段间角度距离计算公式，Lj为两条子段中的较短子段，θ为两条子段中较小的夹角。公式(7)为线段Hausdorff距离度量公式，ω//，ω⊥与ωθ分别为平行距离，垂直距离，角度距离的权值参数。
所述步骤E运用基于角度的异常检测算法的异常因子公式对子段s的终端点p与其邻域子段集合N(s)中所有子段的终端点进行分析计算，获得子段s的角度异常因子值。角度异常因子公式如下：
Figure BSA0000127282560000036
Figure BSA0000127282560000041
其中，公式(8)中的VOA(p)表示端点p的异常因子值。公式(9)中的θapb表示向量
Figure BSA0000127282560000042
与向量
Figure BSA0000127282560000043
构成的角度，点p与点a，点b互异，n表示子段集合N(s)中子段的数目。
所述步骤F根据步骤D与步骤E所获得子段s的距离异常因子值，角度异常因子值，以及设定的比例系数，角度阈值对子段s进行异常检测与判断。如果子段s的距离异常因子值小于N(s)中子段数目与比例系数的乘积，或者角度异常因子值小于角度阈值，则把该子段s纳入配送过程错误子段集合Pro_O。
所述步骤G根据子段s终端点的属性(位置坐标、编号、级别等)与物流订单目的地的属性进行一致性比较，判断货物是否送达正确目的地。如果子段s终端点的属性与物流订单目的地的属性不一致，则将子段s纳入配送终点错误子段集合Ter_O。
所述步骤H为实现对整个快递物流配送过程进行异常检测创造必要条件。通过步骤H返回到步骤A，循环步骤A至步骤H，实现对整个物流配送过程的连续检测。
本发明提出了一种适用于具有多属性特点的快递物流配送轨迹数据的异常检测方法，具有以下优点：
1.通过用配送过程的平均速度来对配送时间进行量化表示，将对快递物流配送的时间异常检测转化为对平均速度的异常检测。
2.通过运用线段Hausdorff距离来度量轨迹子段之间的距离，然后利用基于距离的异常检测算法的DB(p，d)准则对每条轨迹子段进行分析，并能够准确地获得每条轨迹子段的距离异常因子值，以检测出轨迹异常子段。
3.通过运用基于角度分布的异常因子公式，可以对每条轨迹子段的终端点进行分析，并准确获得每条子段的角度异常因子值，以检测出轨迹子段在形状上相似，但终端点错误的异常子段。
4.通过对轨迹子段终端点的属性与物流订单终端点的属性进行一致性比较，以发现配送终点错误的轨迹子段，实现对快递物流配送异常情况的准确识别。
附图说明
图1是本发明实施步骤A至步骤C的流程图。
图2是本发明实施步骤D至步骤F的流程图。
图3是本发明实施的整体流程图。
具体实施方式
下面，结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。
如图1至图3所示，本发明的具体实施过程和工作原理如下：
A.采集配送轨迹数据子段s，并索引出与该子段具有相同起端点的邻域子段集合N(s)；
B.将配送时间延迟检测转化为对速度的检测，利用平均速度与标准差公式计算邻域子段集合N(s)中子段的平均速度与速度标准差；
C.将步骤B求得的平均速度与标准差代入时间延迟检测算子进行计算分析，获得子段s的时间异常因子值，将时间异常因子值与子段s的速度属性进行比较，以判断子段s是否为时间延迟。如果子段s为时间延迟，则将其纳入配送时间延迟子段集合Time_O；
D.运用线段Hausdorff距离公式计算子段s与其邻域子段集合N(s)中各子段之间的距离，利用基于距离的异常检测算法的DB(p，d)准则与设定的距离阈值来获得子段s的距离异常因子值；
E.运用基于角度的异常检测算法的异常因子公式对子段s的终端点与其邻域子段集合N(s)中所有子段的终端点进行分析计算，获得子段s的角度异常因子值；
F.根据子段s的距离异常因子值，角度异常因子值，以及设定的比例系数，角度阈值对子段s进行轨迹异常检测与判断。如果子段s为轨迹异常，则将其纳入配送过程错误子段集合Pro_O；
G.根据子段s终端点的属性(位置坐标、编号、级别等)与物流订单目的地的属性进行一致性比较，检测货物是否送达正确目的地。如果未送达正确目的地，则将子段s纳入配送终点错误子段集合Ter_O；
H.跳转至步骤A，直至检测完所有轨迹子段。
步骤A采集配送轨迹数据子段s，并索引出与该子段具有相同起端点的邻域子段集合N(s)，每条配送子段都具有位置坐标，时间，速度，城市级别，城市点从属关系等属性；
步骤B将对配送时间的异常检测转化为对配送过程平均速度的检测，利用平均速度与标准差公式计算得出邻域子段集合N(s)中子段的平均速度与速度标准差。平均速度与速度标准差计算公式如下：
Figure BSA0000127282560000061
Figure BSA0000127282560000062
其中，公式(1)中的Vsegi为邻域子段segi的速度属性，n为集合N(s)中子段的数目。公式(2)中的σv为速度标准差。
步骤C将通过步骤B获得的平均速度与速度标准差代入时间延迟检测算子，以获得子段s的时间异常因子值。将时间异常因子值与子段s的速度属性进行比较。时间延迟检测算子如下：
Figure BSA0000127282560000063
其中：公式(3)中的
Figure BSA0000127282560000064
与σv为步骤B获得的平均速度与速度标准差，
Figure BSA0000127282560000065
为轨迹子段s的速度属性。如果公式(3)成立，则把子段s纳入配送时间延迟子段集合Time_O。
步骤D利用线段Hausdorff距离公式来度量子段s与其邻域子段集合N(s)中子段之间的距离，然后利用基于距离的异常检测算法的DB(p，d)准则与设定的距离阈值d来分析子段集合N(s)中与子段s的距离小于等于d的子段数目|cs(seg(s)，d)|，即距离异常因子值。线段Hausdorff距离公式如下：
d//(Li，Lj)＝min(l//1，l//2) (4)
Figure BSA0000127282560000066
Figure BSA0000127282560000067
dist(Li，Lj)＝ω//·d//(Li，Lj)+ω⊥·d⊥(Li，Lj)+ωθ·dθ(Li，Lj) (7)
其中，公式(4)为子段之间平行距离计算公式，l//1与l//2分别为较短子段的端点在较长子段上的投影点与长子段的两端点之间的较小的欧式距离。公式(5)为子段之间垂直距离计算公式，l⊥1与l⊥2分别为较短子段的端点与其在较长子段上的投影点之间的欧式距离。公式(6)为子段之间角度距离计算公式，Lj为两条子段中的较短子段，θ为两条子段中较小的夹角。公式(7)为线段Hausdorff距离度量公式，ω//，ω⊥与ωθ分别为平行距离，垂直距离，角度距离的权值参数。
步骤E运用基于角度的异常检测算法的异常因子公式对子段s的终端点p与其邻域子段集合N(s)中所有子段的终端点进行分析计算，获得子段s的角度异常因子值。角度异常因子公式如下：
Figure BSA0000127282560000071
Figure BSA0000127282560000072
其中，公式(8)中的VOA(p)表示端点p的异常因子值。公式(9)中的θapb表示向量
Figure BSA0000127282560000073
与向量
Figure BSA0000127282560000074
构成的角度，点p与点a，点b互异，n表示子段集合N(s)中子段的数目。
步骤F根据步骤D与步骤E所获得的子段s的距离异常因子值|cs(seg(s)，d)|，角度异常因子值VOA(p)，以及设定的比例系数p，角度阈值VOA，对子段s进行异常检测与判断。如果子段s的距离异常因子值|cs(seg(s)，d)|小于N(s)中子段数目n与比例系数p的乘积，或者角度异常因子值VOA(p)小于角度阈值VOA，则把该子段s纳入配送过程错误子段集合Pro_O。
步骤G根据子段s终端点的属性(位置坐标、编号、级别等)与物流订单目的地的属性进行一致性比较，判断货物是否送达正确目的地。如果子段s终端点的属性与物流订单目的地的属性不一致，则将子段s纳入配送终点错误子段集合Ter_O。
步骤H使得流程跳转至步骤A，通过步骤A到步骤H的循环实现了对整个物流配送过程的异常检测，并准确得出异常配送情况的错误类型。

Claims (1)

1.一种快递物流配送异常检测方法，用于快速有效地发现快递物流在配送过程中出现的异常配送情况，具体为配送时间延迟，过程错误，终点错误，包括步骤：
A.采集配送轨迹数据子段s，并索引出与该子段具有相同起端点的邻域子段集合N(s)；
B.将配送时间延迟检测转化为对速度的检测，利用公式(1)和公式(2)计算邻域子段集合N(s)的平均速度与速度标准差；
Figure FSB0000189884260000011
Figure FSB0000189884260000012
其中，公式(1)中的Vsegi为邻域子段segi的速度属性，n为集合N(s)中子段的数目，公式(2)中的σv为速度标准差；
C.利用时间延迟检测算子对子段s的时间异常因子值进行计算分析，利用步骤B求得的平均速度与标准差计算子段s的时间异常因子值：
Figure FSB0000189884260000016
再利用公式(4)对时间异常因子值与子段s的速度属性进行比较，以判断子段s是否为时间延迟，如果子段s为时间延迟，则将其纳入配送时间延迟子段集合Time_O；
Figure FSB0000189884260000013
其中，
Figure FSB0000189884260000014
为轨迹子段s的速度属性，如果公式(4)成立，则把子段s纳入配送时间延迟子段集合Time_O；
D.结合线段Hausdorff距离公式，利用公式(5)、公式(6)、公式(7)、公式(8)计算子段s与其邻域子段集合N(s)中各个子段之间的Hausdorff距离，然后利用基于距离的异常检测算法的DB(p，d)准则与设定的距离阈值d来获得子段s的距离异常因子值；
d//(Li，Lj)＝min(l//1，l//2) (5)
Figure FSB0000189884260000015
Figure FSB0000189884260000021
dist(Li，Lj)＝ω//·d//(Li，Lj)+ω⊥·d⊥(Li，Lj)+ωθ·dθ(Li，Lj) (8)
其中，公式(5)为子段间平行距离计算公式，l//1与l//2分别为较短子段的端点在较长子段上的投影点与长子段的两端点之间的较小的欧式距离；公式(6)为子段间垂直距离计算公式，l⊥1与l⊥2分别为较短子段的端点与其在较长子段上的投影点之间的欧式距离；公式(7)为子段间角度距离计算公式，Lj为两条子段中的较短子段，θ为两条子段中较小的夹角；公式(8)为线段Hausdorff距离度量公式，ω//，ω⊥与ωθ分别为平行距离，垂直距离，角度距离的权值参数；
E.运用公式(9)和公式(10)对子段s的终端点与其邻域子段集合N(s)中所有子段的终端点进行基于角度异常检测算法的异常因子分析计算，获得子段s的角度异常因子值；
Figure FSB0000189884260000022
Figure FSB0000189884260000023
其中，公式(9)中的VOA(p)表示端点p的角度异常因子值，
Figure FSB0000189884260000024
表示端点p的角度属性，θapb表示向量
Figure FSB0000189884260000025
与向量
Figure FSB0000189884260000026
构成的角度，点p与点a，点b互异，n表示子段集合N(s)中子段的数目；
F.根据子段s的距离异常因子值，角度异常因子值，以及设定的比例系数，角度阈值对子段s进行轨迹异常检测与判断，如果子段s为轨迹异常，则将其纳入配送过程错误子段集合Pro_O；
G.根据子段s终端点的位置坐标、城市编号、城市级别与物流订单目的地的位置坐标、城市编号、城市级别进行一致性比较，检测货物是否送达正确目的地，如果未送达正确目的地，则将子段s纳入配送终点错误子段集合Ter_O；
H.跳转至步骤A，直至检测完所有轨迹子段。
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