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第40卷第6期邮政研究Vol.40No.6
2024年11月StudiesonPostsNov.2024
DOl:10.13955/j.yzyj.2024.06.10.06
基于人工智能技术的处理中心能力需求分析
胡晓菁，冯媛，刘振伟，王园源*，邓祺玮
【中邮信息科技（北京）有限公司，北京101111]
摘要：以优化寄递网节点布局为目标，提出基于深度学习循环神经网络、时间序列卷
积神经网络、传统统计方法和混合整数规划算法的混合启发式算法，构建一套以预测技
术为决策驱动的多环节能力需求规划体系，科学合理制定“一局一策”的能力建设规划
方案，解决处理中心设备利用率低、设备能力配置不合理以及人工审核效率低等问题，
实现从原有“人工上报一经验审核”模式向“智能预测一参数调整”模式的管理变革，
以期助力支撑处理中心的优化升级与发展。
关键词：处理中心；深度学习；时间序列预测；路径规划
中图分类号：F61文献标识码：A
邮区中心规范化改革关键在于推进设备改造、环神经网络、时间序列卷积神经网络、传统统计方
工艺优化和信息化建设。处理中心收寄量预测作为法和混合整数规划算法的混合启发式算法，成功构
邮件处理中心工艺改造或工程建设的基础，主要依建出一套以预测技术为决策驱动的多环节能力需求
靠邮政各省分公司人工预测业务需求和估算设备能规划体系，融合收寄量预测、路径规划、处理能力
力缺口等方法；预测科学性不足、准确性不高，邮需求测算、处理中心能力建设优先级排序四大过程，
件处理中心能力设计与实际作业情况差异较大。此深度挖掘流量流向和网络组织海量数据内含的长周
外，当前邮政网络规划多以静态规划为主，缺乏与期、非线性变化规律，打造“一局一策”的能力建
业务发展、生产使用场景的深度融合，无法有效提设方案，实现优化网络布局、压缩网络层级、减少
升处理效率和处理时限，规范化改革成效不明显。邮件分栋和经转次数等多个目标，助力处理中心能
为着力把握未来中长期发展趋势，综合考虑关键节力建设数智化转型。
点定位对网络的影响，呕需形成一套基于人工智能2研究方法
技术的处理中心能力建设全流程规划体系，支撑和
指导处理中心工艺改造或工程建设。针对上述问题，基于海量邮件历史数据、全
网组织数据和外部行业数据等，运用人工智能深度
1研究思路
学习技术，构建“预测一规划一设计”多环节智能
本文主要以“全网规划、支撑发展、均衡能模型，将预测业务量数据应用于网络规划，并进一
力、保障时限”为原则，创新性地采用深度学习循步依据规划结果测算处理能力需求，输出更贴近业
获奖情况：2023年全国邮政科技创新成果二等奖。
作者简介：胡晓菁（1972一），女，江苏常州人，硕士，经济师，主要从事邮政大数据等新型技术跟踪和应用创新研究；
冯媛（1990一），女，山西运城人，硕士，经济师，主要从事邮政大数据等新型技术跟踪和应用创新研究；刘振伟（1983一），
男，河北石家庄人，工程师，主要从事邮政大数据等新型技术跟踪和应用创新研究；王园源（1994一），女，四川达州人，通
信作者，硕士，工程师，主要从事邮政大数据等新型技术跟踪和应用创新研究；邓祺玮（1996一），女，甘肃兰州人，硕士，
工程师，主要从事邮政大数据等新型技术跟踪和应用创新研究。
收稿日期：2023-12-18
本刊网址：yzyj.sjzpc.edu.cn
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