用于调度交通工具的方法和设备技术

本公开的实施例涉及一种用于调度交通工具的方法和设备，该方法包括：确定基于地理位置的分区；获取与分区相关的交通工具当前需求数量；确定与分区相关的交通工具预期需求数量；以及基于当前需求数量和预期需求数量确定调度量。通过使用根据本公开的实施例，可以提供交通工具使用效率。

【技术实现步骤摘要】

本公开的实施例总体涉及交通工具的领域，更具体地涉及交通工具的调度的方法和设备。
技术介绍
诸如计程车之类的交通工具经常出现分布不均匀的情形，需要进行调度以实现交通工具的利用率的提高。然而，经常出现的情形是，在将一定量的交通工具调度到目的区域时，目的区域的需求已经发生变化，无需这些交通工具，或是需求变得更大，需要进一步调度交通工具。就此而言，如何调度交通工具使得交通工具的总体利用率最大化一直难以解决。
技术实现思路
本公开的实施例总体涉及用于交通工具的调度方法和设备。在第一方面，提供一种用于调度交通工具的方法，包括：确定基于地理位置的分区；获取与所述分区相关的交通工具当前需求数量；确定与所述分区相关的交通工具预期需求数量；以及基于所述当前需求数量和所述预期需求数量确定调度量。在一个实施例中，确定与所述分区相关的交通工具预期需求数量包括：基于基础特征、历史特征和实时特征中的至少一项来确定与所述分区相关的交通工具预期需求数量。在一个实施例中，所述基础特征包括以下项中的至少一项：周末信息、节假日信息、当前时间、与所述分区相关的天气信息、活动信息以及商圈信息；所述历史特征包括与所述分区相关的交通工具历史同期需求或所述分区相关的成交率数据；以及所述实时特征包括与所述分区相关的在当前时间之前时间周期内的交通工具需求数量或需求数量的变化量。在一个实施例中，该方法还包括：基于所述调度量调度所述交通工具。在一个实施例中，该方法还包括：使用随机森林训练以基于所述基础特征、所述历史特征和所述实时特征中的至少一项确定与所述分区相关的交通工具预期需求数量。在第二方面，提供一种用于调度交通工具的设备，包括处理器，所述处理器被配置用于：确定基于地理位置的分区；获取与所述分区相关的交通工具当前需求数量；确定与所述分区相关的交通工具预期需求数量；以及基于所述当前需求数量和所述预期需求数量确定调度量。可以理解，本部分并不旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，亦非旨在用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。附图说明通过在所附附图中的本公开的一些实施例的更为详细的描述，本公开的以上和其它的优势、特征和目标将变得更为明显，其中：图1是示出根据本公开的一个实施例的方法的流程图；以及图2是示出根据本公开的一个实施例的设备的框图。在所有附图中，相同或相似参考数字表示相同或相似元素。具体实施方式现在将参考一些示例实施例描述本公开的原理。可以理解，这些实施例仅出于说明并且帮助本领域的技术人员理解和实施例本公开的目的而描述，而非建议对本公开的范围的任何限制。在此描述的本公开的内容可以以下文描述的方式之外的各种方式实施。如本文中所述，术语“包括”及其各种变体可以被理解为开放式术语，其意味着“包括但不限于”。术语“基于”可以被理解为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”可以被理解为“至少一个实施例”。术语“另一实施例”可以被理解为“至少一个其它实施例”。总体而言，本公开的一些实施例涉及用于调度交通工具的方法和设备，其主要用于促进交通工具的使用率，例如促进出租车的订单成交。本公开的一些实施例通过确定各个区域的交通工具数量，并且对各个区域的预期交通工具需求进行预测，以对交通工具进行调度。通过调度交通工具来促进交通工具的使用，例如出租车的订单成交。在本文中，分区是指代区域内的子区域，其与地理位置相关。分区可以是人为划分的区域，例如将北京人为划分1000个分区，每个分区的大小和形状可以不同。可以理解，分区并不意指其面积的大小，而是仅表示其为区域的一个子集。实际上，分区可以具有任意大小。在此情形下，可以确定每个分区的中心点，交通工具订单被自动划分进最近中心点所在的分区或与该分区相关联。分区也可以基于地理上的经纬度划分，在此情形下，分区的大小和形状可以相同。交通工具的订单被自动划分进由经纬度所限定的分区或与该分区相关联。可以理解，一些突发性事件、时间、天气等会对交通工具的需求产生显著影响。例如，堵车会引起人们打车意愿降低。堵车的出现可以具有时间上的关联，例如，工作日的早高峰和晚高峰容易引起堵车。此外，堵车也可以具有地理位置上的关联，例如北京的东三环经常堵车。此外，天气原因也可以影响交通工具的需求。例如，突发性的降雨可能引起极大的交通工具需求。此外，重大活动也可能影响交通工具的需求。例如，知名歌星在北京三里屯工人体育场举行演唱会，会在演唱会结束时在工人体育场周围产生极大的交通工具需求增加。通过对这类情形进行研究，本专利技术人构思出可以将其归类为三类特征(基础特征、历史特征、实时特征，具体参见下文描述)，并且根据这三类特征对基于地理位置的分区内的未来一段时间段内交通工具的需求进行预测，以提前调度交通工具的调度，从而提供交通工具的利用率。在本文中，基础特征指代周末信息、节假日信息、当前时间、与所述分区相关的天气信息、活动信息以及商圈信息中的至少一项。可以理解，工作日和周末的打车需求会有显著不同，因此指示是否为周末的周末信息是表示可以影响交通工具需求的一个特征。类似地，节假日与非节假日的打车需求也会有显著不同，例如，春节期间打车需求较低，因此指示是否为节假日的节假日信息是表示可以影响交通工具需求的一个特征。当前时间也是表示可以影响交通工具需求的一个特征，尤其是当与商圈信息结合起来时。例如，国贸区域在工作日的晚6点至晚11点期间对于出租车需求较大。与所述分区相关的天气信息也是表示可以影响交通工具需求的一个特征。对于像北京这样的大城市而言，不同区域的天气情况可能不同。例如国贸区域已经下雨，而回龙观区域仍为阴天，在此情形下，显然国贸区域的出租车需求较大。活动信息也是表示可以影响交通工具需求的一个特征。如上所述，知名歌星在北京三里屯工人体育场举行演唱会，会在演唱会结束时在工人体育场周围产生极大的交通工具需求增加。商圈信息也是表示可以影响交通工具需求的一个特征。相对而言，基础特征是相对分散的特征集合，历史特征更能反映分区的交通工具总体需求。在本文中，历史特征包括与分区相关的交通工具历史同期需求或与分区相关的成交率数据。例如，国贸分区在去年1月10日19点-20点的历史同期需求为800辆出租车，以及在此时间段内成交600个订单(成交率为75％)。国贸分区在此时(本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于调度交通工具的方法，包括：确定基于地理位置的分区；获取与所述分区相关的交通工具当前需求数量；确定与所述分区相关的交通工具预期需求数量；以及基于所述当前需求数量和所述预期需求数量确定调度量。

【技术特征摘要】
1.一种用于调度交通工具的方法，包括：
确定基于地理位置的分区；
获取与所述分区相关的交通工具当前需求数量；
确定与所述分区相关的交通工具预期需求数量；以及
基于所述当前需求数量和所述预期需求数量确定调度量。
2.根据权利要求1所述方法，确定与所述分区相关的交通工具预
期需求数量包括：
基于基础特征、历史特征和实时特征中的至少一项来确定与所述
分区相关的交通工具预期需求数量。
3.根据权利要求2所述的方法，其中
所述基础特征包括以下项中的至少一项：周末信息、节假日信息、
当前时间、与所述分区相关的天气信息、活动信息以及商圈信息；
所述历史特征包括与所述分区相关的交通工具历史同期需求或
所述分区相关的成交率数据；以及
所述实时特征包括与所述分区相关的在当前时间之前时间周期
内的交通工具需求数量或需求数量的变化量。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于所述调度量调度所
述交通工具。
5.根据权利要求2所述的方法，还包括：
使用随机森林训练以基于所述基础特征、所述历史特征和所述实
时特征中的至少一项确定与所述分区相关的交通工具预期需求数量。
6.一种用于调度交通工具的设备...

【专利技术属性】
技术研发人员：卓呈祥，卢海阳，
申请(专利权)人：滴滴出行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12