本发明涉及物流运力调派管理领域，具体公开一种基于大数据的物流运力智能调派方法，本发明通过获取各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务信息和运输信息，解析得到各物流企业对应的服务信息评价系数、运输性价比影响权重指数和运输路线覆盖度影响权重指数，并评估各物流企业对应的物流运力调派评价系数，从而实现对物流企业的物流运力调派能力进行数据化、精准化以及系统化分析，同时对比筛选最高物流运力调派评价系数对应的物流企业，并将该物流企业推荐至发货企业，从而能够给发货企业推荐最优物流运力调派能力的物流企业，确保物流运输过程中能够达到预期理想效果。
1.一种基于大数据的物流运力智能调派方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、历史订单服务信息获取：获取各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务信息，其中服务信息包括基本信息和回复信息；
S2、历史订单服务信息解析：对各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务信息进行解析，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务时效性符合比例指数和服务质量符合比例指数；
S3、物流企业服务信息评价系数分析：根据各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务时效性符合比例指数和服务质量符合比例指数，分析各物流企业对应的服务信息评价系数；
S4、历史订单运输信息获取：获取各物流企业在预设时间周期内各历史订单的运输信息，其中运输信息包括货物重量、货物体积、运输金额和运输路线；
S5、历史订单运输信息解析：对各物流企业在预设时间周期内各历史订单的运输信息进行解析，得到各物流企业对应的运输性价比影响权重指数和运输路线覆盖度影响权重指数；
S6、物流运力调派评价系数评估：评估各物流企业对应的物流运力调派评价系数，筛选最高物流运力调派评价系数对应的物流企业，并将该物流企业推荐至发货企业；
所述各物流企业在预设时间周期内各历史订单的基本信息包括下单时间、揽件时间、开始运输时间和物流签收时间；所述各物流企业在预设时间周期内各历史订单的回复信息为客服交互内容；
S21、根据各物流企业在预设时间周期内各历史订单的基本信息，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应下单时间与揽件时间的有效间隔、揽件时间与运输时间的有效间隔和物流运输时长；
S22、提取物流运输数据库中存储的各物流企业在预设时间周期内各历史订单的标准物流运输时长，分析得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务时效性符合比例指数 ，其中 ，i表示为第i个物流企业的编号， ，j表示为预设时间周期内第j个历史订单的编号；
S23、根据各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服交互内容，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服回复及时性影响权重和客服回复精准性影响权重，将其分别标记为 ；
S24、分析各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务质量符合比例指数，其中 分别表示为预设的客服回复及时性修正因子和客服回复精准性修正因子。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物流运力智能调派方法，其特征在于：所述步骤S22中各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务时效性符合比例指数分析公式为 ，其中 分别表示为预设的下单时间与揽件时间的间隔、揽件时间与运输时间的间隔、物流运输时长对应时效性影响因子， 分别表示为预设的订单下单时间与揽件时间的允许间隔、订单揽件时间与运输时间的允许间隔， 分别表示为第i个物流企业在预设时间周期内第j个历史订单对应下单时间与揽件时间的有效间隔、揽件时间与运输时间的有效间隔、物流运输时长， 表示为第i个物流企业在预设时间周期内第j个历史订单的标准物流运输时长，e表示为自然常数。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物流运力智能调派方法，其特征在于：所述步骤S23中各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服回复及时性影响权重和客服回复精准性影响权重获取方式为：根据各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服交互内容，提取各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应各次交互中客户提问时间和客服回复时间，将其分别标记为， ，r表示为第r次交互；
分析各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服回复及时性影响权重，其中 表示为预设的客服回复及时性补偿因子，u表示为交互次数， 表示为预设的客服交互中允许回复间隔时长；
根据各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服交互内容，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应的交互次数，将其记为 ，并提取各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应各次交互中客户提问文本和客服回复文本，对比得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应的匹配客服回复文本数量，将其记为 ；
分析各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服回复精准性影响权重，其中 表示为预设的客服回复精准性补偿因子。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物流运力智能调派方法，其特征在于：所述步骤S3中分析各物流企业对应的服务信息评价系数，具体分析方式为：将各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务时效性符合比例指数 和服务质量符合比例指数 代入服务信息评价系数分析公式，得到各物流企业对应的服务信息评价系数 ，其
中m表示为预设时间周期内历史订单数量， 分别表示为预设的服务时效性符合影响因子和服务质量符合影响因子。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物流运力智能调派方法，其特征在于：所述步骤S5中各物流企业对应的运输性价比影响权重指数解析方式为：提取各物流企业在预设时间周期内各历史订单的货物重量、货物体积和运输金额，处理得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应单位货物重量的运输金额和单位货物体积的运输金额，对比筛选各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应的单位运输金额，并根据平均值计算公式得到各物流企业对应的单位平均运输金额，将其标记为 ；
根据运输性价比影响权重指数解析公式 ，得到各物流企业对应的运
输性价比影响权重指数 ，其中 表示为预设的物流运输性价比修正因子，n表示为物流企业的数量。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物流运力智能调派方法，其特征在于：所述步骤S5中各物流企业对应的运输路线覆盖度影响权重指数解析方式为：提取各物流企业在预设时间周期内各历史订单的运输路线，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单的运输路程，并统计各物流企业在预设时间周期内各历史订单运输路线对应的物流中转站数量，分析得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应物流中转站之间的平均运输路程，将其标记为 ；
提取物流运输数据库中存储的各物流企业对应的物流中转站总数量，解析各物流企业对应的运输路线覆盖度影响权重指数 ，其中 表示为预设的物流运输路线覆盖度修正因子， 表示为圆周率， 取值为3.14，m表示为预设时间周期内历史订单数量， 表示为第i个物流企业对应的物流中转站总数量。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物流运力智能调派方法，其特征在于：所述步骤S6中各物流企业对应的物流运力调派评价系数具体评估方式为：将各物流企业对应的服务信息评价系数 、各物流企业对应的运输性价比影响权重指数 和各物流企业对应的运输路线覆盖度影响权重指数 代入公式，得到各物流企业对应的物流运力调派评价系数
，其中 分别表示为预设的物流企业服务信息对应的物流运力影响因子和物流企业运输信息对应的物流运力影响因子。
一种基于大数据的物流运力智能调派方法
技术领域
[0001] 本发明涉及物流运力调派管理领域，涉及到一种基于大数据的物流运力智能调派方法。
背景技术
[0002] 随着物流行业的快速发展，市面上可供发货企业选择的物流企业越来越多，各物流公司都采用各自的物流方式和管理模式，使得物流运输方式、物流运力调派等各方面都不同，甚至存在很大差异。由于存在多家可供选择的物流企业，发货企业很难在众多物流企业中选择最优的物流企业，因此，如何帮助发货企业选择最优的物流企业成为亟待解决的问题。
[0003] 目前，发货企业在选择物流企业的时候，由于无法掌握各物流企业的情况，只能根据企业规模、以往发货经验等方面的了解，尝试性地从各物流企业中选择一家发货，但是由于不同物流企业对应物流能力是有差别的，这种选择方式容易造成选择失误，使得物流运输过程中无法达到预期理想的效果，进一步无法满足发货企业的物流运输需求。
[0004] 同时，现有方式无法考虑物流企业真实的服务信息和运输信息，从而不能对物流企业对应物流运力调派能力进行数据化、精准化以及系统化分析，导致无法选择最优物流运力调派能力的物流企业，进一步降低发货企业选择物流企业的效率和准确度，也不能够很好的控制物流运输成本，无法对选择的物流企业提供成本更低、时效更优的服务，进而直接影响发货企业的满意程度。
发明内容
[0005] 鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种基于大数据的物流运力智能调派方法。
[0006] 本发明解决其技术问题采用的技术方案是：本发明提供一种基于大数据的物流运力智能调派方法，包括如下步骤：S1、历史订单服务信息获取：获取各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务信息，其中服务信息包括基本信息和回复信息。
[0007] S2、历史订单服务信息解析：对各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务信息进行解析，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务时效性符合比例指数和服务质量符合比例指数。
[0008] S3、物流企业服务信息评价系数分析：根据各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务时效性符合比例指数和服务质量符合比例指数，分析各物流企业对应的服务信息评价系数。
[0009] S4、历史订单运输信息获取：获取各物流企业在预设时间周期内各历史订单的运输信息，其中运输信息包括货物重量、货物体积、运输金额和运输路线。
[0010] S5、历史订单运输信息解析：对各物流企业在预设时间周期内各历史订单的运输信息进行解析，得到各物流企业对应的运输性价比影响权重指数和运输路线覆盖度影响权重指数。
[0011] S6、物流运力调派评价系数评估：评估各物流企业对应的物流运力调派评价系数，筛选最高物流运力调派评价系数对应的物流企业，并将该物流企业推荐至发货企业。
[0012] 优选地，所述各物流企业在预设时间周期内各历史订单的基本信息包括下单时间、揽件时间、开始运输时间和物流签收时间；所述各物流企业在预设时间周期内各历史订单的回复信息为客服交互内容。
[0013] 优选地，所述步骤S2中对应的具体步骤如下：S21、根据各物流企业在预设时间周期内各历史订单的基本信息，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应下单时间与揽件时间的有效间隔、揽件时间与运输时间的有效间隔和物流运输时长。
[0014] S22、提取物流运输数据库中存储的各物流企业在预设时间周期内各历史订单的标准物流运输时长，分析得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务时效性符合比例指数 ，其中 ，i表示为第i个物流企业的编号， ，j表示为预设时间周期内第j个历史订单的编号。
[0015] S23、根据各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服交互内容，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服回复及时性影响权重和客服回复精准性影响权重，将其分别标记为 和 。
[0016] S24、分析各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务质量符合比例指数，其中 和 分别表示为预设的客服回复及时性修正因子和客服回复精准性修正因子。
[0017] 优选地，所述步骤S22中各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务时效性符合比例指数分析公式为
[0018] ，其中 、 、分别表示为预设的下单时间与揽件时间的间隔、揽件时间与运输时间的间隔、物流运输时长对应时效性影响因子， 、 分别表示为预设的订单下单时间与揽件时间的允许间隔、订单揽件时间与运输时间的允许间隔， 、 、 分别表示为第i个物流企业在预设时间周期内第j个历史订单对应下单时间与揽件时间的有效间隔、揽件时间与运输时间的有效间隔、物流运输时长， 表示为第i个物流企业在预设时间周期内第j个历史订单的标准物流运输时长，e表示为自然常数。
[0019] 优选地，所述步骤S23中各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服回复及时性影响权重和客服回复精准性影响权重获取方式为：根据各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服交互内容，提取各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应各次交互中客户提问时间和客服回复时间，将其分别标记为 、 ， ，r表示为第r次交互。
[0020] 分析各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服回复及时性影响权重，其中 表示为预设的客服回复及时性补偿因子，u表示为交互次数， 表示为预设的客服交互中允许回复间隔时长。
[0021] 根据各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服交互内容，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应的交互次数，将其记为 ，并提取各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应各次交互中客户提问文本和客服回复文本，对比得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应的匹配客服回复文本数量，将其记为 。
[0022] 分析各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服回复精准性影响权重，其中 表示为预设的客服回复精准性补偿因子。
[0023] 优选地，所述步骤S3中分析各物流企业对应的服务信息评价系数，具体分析方式为：将各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务时效性符合比例指数 和服务质量符合比例指数 代入服务信息评价系数分析公式
[0024] ，得到各物流企业对应的服务信息评价系数 ，其中m表示为预设时间周期内历史订单数量， 、 分别表示为预设的服务时效性符合影响因子和服务质量符合影响因子。
[0025] 优选地，所述步骤S5中各物流企业对应的运输性价比影响权重指数解析方式为：提取各物流企业在预设时间周期内各历史订单的货物重量、货物体积和运输金额，处理得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应单位货物重量的运输金额和单位货物体积的运输金额，对比筛选各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应的单位运输金额，并根据平均值计算公式得到各物流企业对应的单位平均运输金额，将其标记为 。
[0026] 根据运输性价比影响权重指数解析公式 ，得到各物流企业对应的运输性价比影响权重指数 ，其中 表示为预设的物流运输性价比修正因子，n表示为物流企业的数量。
[0027] 优选地，所述步骤S5中各物流企业对应的运输路线覆盖度影响权重指数解析方式为：提取各物流企业在预设时间周期内各历史订单的运输路线，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单的运输路程，并统计各物流企业在预设时间周期内各历史订单运输路线对应的物流中转站数量，分析得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应物流中转站之间的平均运输路程，将其标记为 。
[0028] 提取物流运输数据库中存储的各物流企业对应的物流中转站总数量，解析各物流企业对应的运输路线覆盖度影响权重指数 ，其中 表示为预设的物流运输路线覆盖度修正因子， 表示为圆周率， 取值为3.14，m表示为预设时间周期内历史订单数量， 表示为第i个物流企业对应的物流中转站总数量。
[0029] 优选地，所述步骤S6中各物流企业对应的物流运力调派评价系数具体评估方式为：将各物流企业对应的服务信息评价系数 、各物流企业对应的运输性价比影响权重指数 和各物流企业对应的运输路线覆盖度影响权重指数 代入公式
[0030] ，得到各物流企业对应的物流运力调派评价系数，其中 和 分别表示为预设的物流企业服务信息对应的物流运力影响因子和物流企业运输信息对应的物流运力影响因子。
[0031] 相对于现有技术，本发明所述的一种基于大数据的物流运力智能调派方法具有以下有益效果：1、本发明通过获取各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务信息和运输信息，解析得到各物流企业对应的服务信息评价系数、运输性价比影响权重指数和运输路线覆盖度影响权重指数，并评估各物流企业对应的物流运力调派评价系数，从而实现对物流企业的物流运力调派能力进行数据化、精准化以及系统化分析，确保后期能够选择最优物流运力调派能力的物流企业，进而不仅很好地控制了物流运输成本，而且提高后期发货企业选择物流企业的效率和准确度，进一步使得后期选择的物流企业能够提供成本更低、时效更优、服务更好的需求，提高发货企业的满意程度。
[0032] 2、本发明通过将各物流企业对应的物流运力调派评价系数进行相互对比，筛选最高物流运力调派评价系数对应的物流企业，并将该物流企业推荐至发货企业，从而能够给发货企业推荐最优物流运力调派能力的物流企业，确保物流运输过程中能够达到预期理想效果，满足发货企业的物流运输需求。
附图说明
[0033] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0034] 图1为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
[0035] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0036] 请参阅图1所示，本发明提供一种基于大数据的物流运力智能调派方法，包括如下步骤：S1、历史订单服务信息获取：获取各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务信息，其中服务信息包括基本信息和回复信息。
[0037] 在上述实施例的基础上，所述各物流企业在预设时间周期内各历史订单的基本信息包括下单时间、揽件时间、开始运输时间和物流签收时间；所述各物流企业在预设时间周期内各历史订单的回复信息为客服交互内容。
[0038] S2、历史订单服务信息解析：对各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务信息进行解析，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务时效性符合比例指数和服务质量符合比例指数。
[0039] 在上述实施例的基础上，所述步骤S2中对应的具体步骤如下：S21、根据各物流企业在预设时间周期内各历史订单的基本信息，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应下单时间与揽件时间的有效间隔、揽件时间与运输时间的有效间隔和物流运输时长。
[0040] 作为本发明的一个具体实施例，所述各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应下单时间与揽件时间的有效间隔获得方式为：
[0041] 提取各物流企业在预设时间周期内各历史订单的下单时间和揽件时间，若某物流企业在预设时间周期内某历史订单的下单时间对应日期与其对应揽件时间对应日期相同，则该物流企业在预设时间周期内该历史订单对应下单时间与揽件时间的有效间隔为，其中 和 分别表示为该物流企业在预设时间周期内该历史订单对应下单时间和揽件时间。
[0042] 若某物流企业在预设时间周期内某历史订单的下单时间对应日期与其对应揽件时间对应日期不同，则提取该物流企业对应的日工作时间段，将该物流企业在预设时间周期内该历史订单的下单时间与其对应日工作时间段进行比对，若该物流企业在预设时间周期内该历史订单的下单时间处于其对应日工作时间段内，则该物流企业在预设时间周期内该历史订单对应下单时间与揽件时间的有效间隔为 ，其中和 分别表示为该物流企业对应日工作时间段的开始时间和结束时间；若该物流企业在预设时间周期内该历史订单的下单时间处于其对应日工作时间段外，则该物流企业在预设时间周期内该历史订单对应下单时间与揽件时间的有效间隔为 。
[0043] 进而，统计各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应下单时间与揽件时间的有效间隔。
[0044] 进一步地，所述各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应下揽件时间与运输时间的有效间隔和物流运输时长具体获取方式为：将各物流企业在预设时间周期内各历史订单的开始运输时间减去其对应的揽件时间，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应下揽件时间与运输时间的有效间隔。
[0045] 将各物流企业在预设时间周期内各历史订单的物流签收时间减去其对应的开始运输时间，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应物流运输时长。
[0046] S22、提取物流运输数据库中存储的各物流企业在预设时间周期内各历史订单的标准物流运输时长，分析得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务时效性符合比例指数 ，其中 ，i表示为第i个物流企业的编号， ，j表示为预设时间周期内第j个历史订单的编号。
[0047] 作为本发明的一个具体实施例，所述步骤S22中各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务时效性符合比例指数分析公式为
[0048] ，
[0049] 其中 、 、 分别表示为预设的下单时间与揽件时间的间隔、揽件时间与运输时间的间隔、物流运输时长对应时效性影响因子， 、 分别表示为预设的订单下单时间与揽件时间的允许间隔、订单揽件时间与运输时间的允许间隔， 、 、分别表示为第i个物流企业在预设时间周期内第j个历史订单对应下单时间与揽件时间的有效间隔、揽件时间与运输时间的有效间隔、物流运输时长， 表示为第i个物流企业在预设时间周期内第j个历史订单的标准物流运输时长，e表示为自然常数。
[0050] S23、根据各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服交互内容，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服回复及时性影响权重和客服回复精准性影响权重，将其分别标记为 和 。
[0051] 作为本发明的一个具体实施例，所述步骤S23中各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服回复及时性影响权重和客服回复精准性影响权重获取方式为：根据各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服交互内容，提取各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应各次交互中客户提问时间和客服回复时间，将其分别标记为 、 ，，r表示为第r次交互。
[0052] 分析各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服回复及时性影响权重，其中 表示为预设的客服回复及时性补偿因子，u表示为交互次数， 表示为预设的客服交互中允许回复间隔时长。
[0053] 根据各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服交互内容，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应的交互次数，将其记为 ，并提取各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应各次交互中客户提问文本和客服回复文本，对比得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应的匹配客服回复文本数量，将其记为 。
[0054] 分析各物流企业在预设时间周期内各历史订单的客服回复精准性影响权重，其中 表示为预设的客服回复精准性补偿因子。
[0055] 需要说明的是，上述中对比得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应的匹配客服回复文本数量，具体包括：对各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应各次交互中客户提问文本与预设的各设定提问文本进行匹配，统计各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应各次交互中客户提问文本与各设定提问文本的匹配度，筛选各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应各次交互中客户提问文本对应匹配度最高的设定提问文本。
[0056] 根据预设的各设定提问文本对应的标准回复文本，筛选各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应各次交互中客户提问文本的标准回复文本，记为各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应各次交互中客服标准回复文本，处理得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应各次交互中客服标准回复文本词汇集合 。
[0057] 对各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应各次交互中客服回复文本进行分词处理，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应各次交互中客服回复文本词汇集合 ，分析各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应各次交互中客服回复文本相似度 。
[0058] 将各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应各次交互中客服回复文本相似度与预设的客服回复文本相似度阈值进行对比，若某物流企业在预设时间周期内某历史订单对应某次交互中客服回复文本相似度大于或等于预设的客服回复文本相似度阈值，则将该物流企业在预设时间周期内该历史订单对应该次交互中客服回复文本记为匹配客服回复文本，统计各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应的匹配客服回复文本数量。
[0059] S24、分析各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务质量符合比例指数，其中 和 分别表示为预设的客服回复及时性修正因子和客服回复精准性修正因子。
[0060] S3、物流企业服务信息评价系数分析：根据各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务时效性符合比例指数和服务质量符合比例指数，分析各物流企业对应的服务信息评价系数。
[0061] 在上述实施例的基础上，所述步骤S3中分析各物流企业对应的服务信息评价系数，具体分析方式为：将各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务时效性符合比例指数 和服务质量符合比例指数 代入服务信息评价系数分析公式，得到各物流企业对应的服务信息评价系数 ，其中
m表示为预设时间周期内历史订单数量， 、 分别表示为预设的服务时效性符合影响因子和服务质量符合影响因子。
[0062] S4、历史订单运输信息获取：获取各物流企业在预设时间周期内各历史订单的运输信息，其中运输信息包括货物重量、货物体积、运输金额和运输路线。
[0063] S5、历史订单运输信息解析：对各物流企业在预设时间周期内各历史订单的运输信息进行解析，得到各物流企业对应的运输性价比影响权重指数和运输路线覆盖度影响权重指数。
[0064] 在上述实施例的基础上，所述步骤S5中各物流企业对应的运输性价比影响权重指数解析方式为：提取各物流企业在预设时间周期内各历史订单的货物重量、货物体积和运输金额，处理得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应单位货物重量的运输金额和单位货物体积的运输金额，对比筛选各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应的单位运输金额，并根据平均值计算公式得到各物流企业对应的单位平均运输金额，将其标记为 。
[0065] 根据运输性价比影响权重指数解析公式 ，得到各物流企业对应的运输性价比影响权重指数 ，其中 表示为预设的物流运输性价比修正因子，n表示为物流企业的数量。
[0066] 作为本发明的一个具体实施例，上述中对比筛选各物流企业在各预设时间周期内各历史订单对应的单位运输金额，具体包括：将各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应单位货物重量的运输金额与其对应的单位货物体积的运输金额进行对比，若某物流企业在预设时间周期内某历史订单对应单位货物重量的运输金额大于或等于其对应的单位货物体积的运输金额，则将该物流企业在预设时间周期内该历史订单对应单位货物重量的运输金额作为其对应的单位运输金额，若某物流企业在预设时间周期内某历史订单对应单位货物重量的运输金额小于其对应的单位货物体积的运输金额，则将该物流企业在预设时间周期内该历史订单对应单位货物体积的运输金额作为其对应的单位运输金额。
[0067] 在上述实施例的基础上，所述步骤S5中各物流企业对应的运输路线覆盖度影响权重指数解析方式为：提取各物流企业在预设时间周期内各历史订单的运输路线，得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单的运输路程，并统计各物流企业在预设时间周期内各历史订单运输路线对应的物流中转站数量，分析得到各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应物流中转站之间的平均运输路程，将其标记为 。
[0068] 提取物流运输数据库中存储的各物流企业对应的物流中转站总数量，解析各物流企业对应的运输路线覆盖度影响权重指数
[0069] ，其中 表示为预设的物流运输路线覆盖度修正因子， 表示为圆周率， 取值为3.14，m表示为预设时间周期内历史订单数量，表示为第i个物流企业对应的物流中转站总数量。
[0070] 进一步地，所述各物流企业在预设时间周期内各历史订单对应物流中转站之间的平均运输路程分析公式为 ，其中 表示为第i个物流企业在预设时间周期内第j个历史订单的运输路程， 表示为第i个物流企业在预设时间周期内第j个历史订单运输路线对应的物流中转站数量。
[0071] 在本实施例中，本发明通过获取各物流企业在预设时间周期内各历史订单的服务信息和运输信息，解析得到各物流企业对应的服务信息评价系数、运输性价比影响权重指数和运输路线覆盖度影响权重指数，并评估各物流企业对应的物流运力调派评价系数，从而实现对物流企业的物流运力调派能力进行数据化、精准化以及系统化分析，确保后期能够选择最优物流运力调派能力的物流企业，进而不仅很好地控制了物流运输成本，而且提高后期发货企业选择物流企业的效率和准确度，进一步使得后期选择的物流企业能够提供成本更低、时效更优、服务更好的需求，提高发货企业的满意程度。
[0072] S6、物流运力调派评价系数评估：评估各物流企业对应的物流运力调派评价系数，筛选最高物流运力调派评价系数对应的物流企业，并将该物流企业推荐至发货企业。
[0073] 在上述实施例的基础上，所述步骤S6中各物流企业对应的物流运力调派评价系数具体评估方式为：将各物流企业对应的服务信息评价系数 、各物流企业对应的运输性价比影响权重指数 和各物流企业对应的运输路线覆盖度影响权重指数 代入公式，得到各物流企业对应的物流运力调派评价系数 ，其中和 分别表示为预设的物流企业服务信息对应的物流运力影响因子和物流企业运输信息对应的物流运力影响因子。
[0074] 在本实施例中，本发明通过将各物流企业对应的物流运力调派评价系数进行相互对比，筛选最高物流运力调派评价系数对应的物流企业，并将该物流企业推荐至发货企业，从而能够给发货企业推荐最优物流运力调派能力的物流企业，确保物流运输过程中能够达到预期理想效果，满足发货企业的物流运输需求。
[0075] 以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
