基于用户历史行为的补能时长预测方法技术

本发明专利技术提供一种基于用户历史行为的补能时长预测方法，该方法包括：将所获取的用户的当前补能请求信息，与所存储的该用户的各条历史补能数据进行匹配；依据匹配结果从历史补能数据中选定历史补能时长作为该用户当前补能请求所需的补能时长。本发明专利技术可有效避免补能服务在时间轴上形成波峰，从而在不增设补能资源的情况下有效避免了因波峰时段的存在影响用户补能体验的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于用户历史行为的补能时长预测方法
本专利技术涉及车辆补能
，并且更具体地，本专利技术涉及一种基于用户历史行为的补能时长预测方法。
技术介绍
代客加电限时服务可以让客户享受到良好的加电体验。其具体服务模式为，当客户提交加电请求后，系统安排人员在承诺的时间(例如一小时)内为该客户的车辆完成加电并送还该车辆。但实际情况中客户的加电请求在时间轴上的分配是极不均匀的，容易在某些时段形成波峰，某些时段形成波谷。这样一来，如果想要保证客户可以体验到良好的加电体验，就必须增设加电资源，包括服务人员和加电设备，这无疑增加了系统的运营成本。因此，如何在不增加系统运营成本的前提下，有效避免因加电服务的波峰时段的存在影响用户的加电体验就成了相关技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决现有加电方式若想有效避免因为波峰时段的存在影响用户的加电体验，必须增设加电资源，从而增大了运营成本的问题。本专利技术提出了一种基于用户历史行为的补能时长预测方法，该方法包括：将所获取的用户的当前补能请求信息，与所存储的该用户的各条历史补能数据进行匹配；依据匹配结果从历史补能数据中选定历本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于用户历史行为的补能时长预测方法，其特征在于，所述方法包括：将所获取的用户的当前补能请求信息，与所存储的该用户的各条历史补能数据进行匹配；依据匹配结果从历史补能数据中选定历史补能时长作为该用户当前补能请求所需的补能时长。

【技术特征摘要】
1.一种基于用户历史行为的补能时长预测方法，其特征在于，所述方法包括：将所获取的用户的当前补能请求信息，与所存储的该用户的各条历史补能数据进行匹配；依据匹配结果从历史补能数据中选定历史补能时长作为该用户当前补能请求所需的补能时长。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，各条所述历史补能数据由设定的补能因子构成，该组补能因子包括：对应的历史补能请求信息中各因素、车辆返还时间与发还后首次使用的间隔时长、返还后首次行驶目的地、实际补能服务时长。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从历史补能数据中选定历史补能时长，方法为：步骤A1，确定用户当前补能请求信息中的匹配因子，所述匹配因子为各补能因子和/或补能因子的组合，然后分别执行以下步骤：步骤A11，从历史补能数据中筛选出与所选定的匹配因子相匹配的所有历史补能数据；依据所筛选出的各条历史补能数据中实际补能服务时长，按照预设的一组预期补能时长对所筛选出的各条历史补能数据进行二次分组；步骤A12，对所述二次分组后的各组历史补能数据，采用公式分组计算各匹配因子基于不同预期补能时长的契合度权值；其中M为所述二次分组后的各组历史补能数据的条数，N为所存储的对应用户历史补能数据的总条数，为所选定的匹配因子预设的影响度权值；步骤A2，分别对各预期补能时长对应的步骤A1中获取的用户当前补能请求信息中各匹配因子的契合度权值求和，得到每个预期补能时长的第一权值；步骤A3，根据所述每个预期补能时长的第一权值，从历史补能数据中选定历史补能时长。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从历史补能数据中选定历史补能时长，其方法进一步包括：步骤A3中，将每个预期补能时长的第一权值与对应的预期补能时间的负荷预测度权值相加获得第二权值，然后根据第二权值，从历史补能数据中选定历史补能时长；其中，所述预期补能时间的负荷预测度权值的计算方法包括：步骤B1，按照所述预设的一组预期补能时长，以及用户当前补能请求信息，计算对应的一组预期补能时间；步骤B2，计算预期补能时间的计划资源负荷度和历史资源负荷度；所述计划资源负荷度依据所有补能资源在预期补能时间对应的时间段内计划服务时间和可用总服务时间的比值的大小划分为Q个等级；所述历史资源负...

【专利技术属性】
技术研发人员：马翔，
申请(专利权)人：上海蔚来汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31