Courier companies receive delivery orders at different times in advance. Some orders are known long beforehand, some arise with a very short notice. Currently the order delegation, deciding which car is going to drive which order, is performed completely manually by a (TL) where the TL use their experience to guess upcoming orders. If delivery orders could be predicted beforehand, algorithms could create suggestions for vehicle routing and vehicle selection. This thesis used the data set from a Stockholm based courier company. The Stockholm area was divided into zones using agglomerative clustering and K-Means, where the zones were used to group deliveries into time-sliced Origin Destination (OD) matrices. One cell in one OD-matrix contained the number of deliveries from one zone to another during one hour. Long-Short Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Networks were used for the prediction. The training features consisted of prior OD-matrices, week day, hour of day, month, precipitation, and the air temperature. The LSTM based approach performed better than the baseline, the Mean Squared Error was reduced from 1.1092 to 0.07705 and the F1 score increased from 41% to 52%. All features except for the precipitation and air temperature contributed noticeably to the prediction power. The result indicates that it is possible to predict some future delivery orders, but that many are random and are independent from prior deliveries. Letting the model train on data as it is observed would likely boost the predictive power. / Budföretag får in leveransorder olika tid i förväg. Vissa order är kända lång tid i förväg, medan andra uppkommer med kort varsel. I dagsläget genomförs orderdelegationen, delegering av vilken bil som kör vilken order, manuellt av en transportledare (TL) där TL använder sin erfarenhet för att gissa framtida order. Om leveransorder skulle kunna förutsägas i förväg kan fordonsrutter och fordonsval föreslås av algoritmer. Denna uppsats använde sig utav ett dataset från ett Stockholmsbaserat budföretag. Stockholmsområdet delades in i zoner med agglomerativ klustring och K-Means, där zoner användes för att gruppera leveranser in i tidsdelade Ursprungsdestinationsmatriser (OD-matriser). En cell i en OD-matris innehåller antalet leveranser från en zon till en annan under en timme. Neurala nätverk med lång-kortsiktsminne (LSTM) användes för förutsägelsen. Modellen tränades på tidigare OD-matriser, veckodag, timme, månad, nederbörd, och lufttemperatur. Det LSTM-baserade tillvägagångssättet presterade bättre än baslinjen, det genomsnittliga kvadratfelet minskade från 1,1092 till 0,07705 och F1-poängen ökade från 41% till 52%. Nederbörd och lufttemperatur bidrog inte märkbart till förutsägelsens prestation. Resultatet indikerar att det är möjligt att förutse vissa leveransorder, men att en stor andel är slumpmässiga och oberoende från tidigare leveranser. Att låta modellen tränas med nya data när den observeras skulle troligtvis öka prognosförmågan.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-236482 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Engelbrektsson, Gustaf |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2018:673 |
Page generated in 0.0021 seconds