随着我国电子商务的飞速发展,我国快递物流业也进入了飞速发展的时代,使得传统单一化、小规模的物流配送模式已无法满足现代物流的发展需求。在此背景下,我国现代快递物流配送模式正在向共同配送趋势发展。然而,共同配送的大规模集载配送方式必然导致异常配送问题的发生,因此如何有效地发现配送异常问题是现代快递物流配送模式发展亟需解决的关键技术问题之一。针对目前国内外的异常检测方法无法直接适用于快递物流配送数据的检测,本文根据快递物流货物的配送特点与原则,提出了两种分别适用于快递物流中普通货物配送与特殊物品配送的异常检测方法。本文主要工作如下:1.针对快递物流普通货物每送达一个配送点时,才对其配送状态进行一次扫描更新的特点,综合考虑配送中心点货物量、线路最大运力、配送点仓储能力、配送时间约束等因素,提出了一种适用于快递物流普通货物配送的异常检测方法。2.针对快递物流特殊物品配送的轨迹相对于传统轨迹具有时间、方向、速度、位置坐标等多属性特点,使得现有异常检测算法无法直接适用于快递物流配送的异常检测,且快递物流配送异常还包括配送时间延迟和目的地错误等方面的异常。本文将基于距离的异常检测算法进行改进并结合基于角度分布方法的思想,提出了一种适用于快递物流特殊物品配送的异常检测方法。3.为了测试算法的检测效率,本文以物流系统的订单、运输、仓储以及配送四个主要功能要素构建了一种快递物流仿真系统模型,模拟整个物流活动的运行,为本文算法的验证提供仿真数据与测试平台。在随机数据与模型数据上的实验结果表明,本文所提出的算法能有效地检测出快递物流在配送过程中出现的异常情况,且算法的检测效率与执行速率方面均高于经典的TRAOD算法。由此,证明了本文算法的有效性,且适用于快递物流配送的异常检测。