本发明涉及一种基于深度强化学习的订单信息处理方法，包括：步骤一，对订单数据进行预处理；步骤二，搭建神经网络模型，用预处理后的订单数据训练神经网络；在神经网络结构中加入dropout层，采用交叉验证调节模型超参数并修改损失函数；步骤三，以步骤一中排好顺序的订单属性列为标准，删除新的将要进行决策的订单数据中对应的重要性程度低的订单属性列，将删除后的将要进行决策的订单数据输入搭建好的神经网络模型，获得订单关键要素预测值；步骤四，将预测值输入强化学习模型，最终得到订单接拒模拟运算结果。本发明能够决策出哪些订单接收，哪些订单拒绝，为企业对订单的决策提供辅助判断。
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来源：北方有色网
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