一种网约车出行前的风险评价方法技术

本发明专利技术提供的一种网约车出行前的风险评价方法，该方法通过对出行过程中涉及到的各类信息，包括：出行订单信息，车辆信息，驾驶员信息，驾驶员驾驶行为信息，乘客信息的收集，应用模糊集评价方法进行分析，并得出相应的结论为乘客出行提供参考。与现有的网约车驾驶员出行评价(如驾驶疲劳，饮酒驾驶等)相比，这种网约车出行风险评价方法评价内容更加全面，更能满足出行风险评价需要，能够防患于未然，将安全隐患扼杀于摇篮状态，可以节约事故真正发生时所需要的警力，人力资源，保障了乘客的出行安全。

【技术实现步骤摘要】
一种网约车出行前的风险评价方法
本专利技术涉及风险评价领域，尤其涉及一种基于网约车的出行前的风险评价方法。
技术介绍
随着移动互联网和共享经济的发展，网约车凭借自身便利、灵活、高效的优势迅速发展。然而伴随着便利的同时，网约车关于乘客的人身安全的恶性事件也频频发生，引起了社会的广泛关注。2018年5月6日凌晨，一名空姐在郑州航空区滴滴打车后遇害；同年8月24日，乐清20岁赵姓女孩在虹桥镇乘坐滴滴顺风车前往永嘉途中遇害……，网约车的骚扰与暴力事件层出不穷。网约车的安全问题不仅影响着其本身的发展，而且对社会居民出行时的人身及财产安全存在着很大的威胁，是一种巨大的社会安全隐患，影响了我国社会的稳定与发展。对乘客网约车出行进行出行前的风险评价，可以提前预知出行存在的风险系数并采取相应的应对措施，是解决网约车安全问题最直接有效的方法，不仅能够促进网约车本身的发展，也是保障乘客安全乘坐网约车的一种有效方法。网约车出行风险包括路线、行驶状态、延误、人身安全等方面的风险，这些风险主要由于以下因素引起，比如：司机的性别、性格、驾驶水平；乘客的性别、年龄、出行人数；网约车车辆的技术指标；出行路线及时间等等。目前已有对驾驶员的身体状况、是否饮酒、是否疲劳驾驶等方面的风险评价方法，未见网约车出行前的风险评估方面的方法。鉴于此，本专利技术提出了一种网约车出行前的风险评价方法，该方法全面、准确且能够真正防患于未然，可以有效改善网约车的安全状况，保障乘客的出行安全。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种网约车出行前的风险评价方法，解决了现有技术中存在的不足。为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案是：本专利技术提供的一种网约车出行前的风险评价方法，包括以下步骤：S1，建立网约车出行前的风险评价指标体系；S2，确定步骤S1中的风险评价指标体系中的各个评价指标的度量；S3，基于AHP确定各个指标的权重；S4，根据步骤S1中确定的网络约车出行前风险评价指标体系，采集乘客出行前的风险评价信息；S5，将S4中采集到的乘客出行前的风险评价信息代入S2中，计算乘客出行前风险评价指标值的量化；S6，根据S4采集到的乘客出行前的风险评价信息和S5中得到的乘客出行前风险评价指标值的量化，计算乘客出行线路风险；S7，根据S4采集到的乘客出行前的风险评价信息和S5中得到的乘客出行前风险评价指标值的量化，计算司乘潜在风险；S8，根据S4采集到的乘客出行前的风险评价信息和S5中得到的乘客出行前风险评价指标值的量化，计算行驶安全风险；S9，根据S4采集到的乘客出行前的风险评价信息和S5中得到的乘客出行前风险评价指标值的量化，计算预计延误风险；S10，计算乘客出行前风险的总体评价；S11，根据S10得到的总体评价分数为乘客出行前给出风险等级。优选地，S1中，该指标体系包括三级指标体系，具体地：一级指标：U＝(u1,u2,u3,u4)＝(出行线路风险，司乘潜在风险，行驶安全风险，预计延误风险)二级指标：u1＝(u11,u12)＝(计划出行时间信息、计划出行线路信息)u2＝(u21,u22,u23)＝(驾驶员信息，乘客信息，司乘组合信息)u3＝(u31,u32)＝(历史车速信息、历史转向信息)u4＝(u41)u4＝(u41)＝(预计交通延误信息)三级指标：(驾驶员从业时长风险性Ra，驾驶员被投诉率Rb)优选地，S2中，出行线路风险指标u1的度量包括出行时段风险率出行时长异常度出行路线流量密度和出行路线偏远性其中，用双Sigmoid函数来度量乘客的出行时间风险，则出行时段风险率的表达式：其中，xT为出行时刻；a1和a2取值为正午时分，取值为(12-14)；c1和c2为系数，其中，c1的取值为(4-8)，c2取值为(20-23)；出行时长异常度的表达式：其中，xt为预测的出行时长，单位：h；出行路线流量密度的表达式：其中，N为计划出行路段数；xfi为计划出行路段i预计的车流量，单位：pcu/h；Pi为道路的通行能力，单位：pcu/h；Li为出行路段i的里程，单位：km；L为出行线路的总里程，单位：km；出行路线偏远性的表达式：其中，xr为出行路线中非城市道路的里程数，单位：km；司乘潜在风险指标u2的度量包括驾驶员从业时长风险性驾驶员被投诉率乘客人数风险系数乘客被投诉率乘客饮酒风险司乘婚姻状况风险性司乘性别差异风险性司乘性格风险性司乘年龄差异风险性驾驶员从业时长风险性的表达式：式中，xa为驾驶员历史接单总数，单位：千次；驾驶员被投诉率的表达式：式中，xb为驾驶员观察期内的历史受投诉次数，单位：次；N1为驾驶员观察期内接单总次数，单位：次；乘客人数风险系数的表达式：式中，xc为出行人数。单位：人；乘客被投诉率的表达式：式中xd为乘客观察期内的受投诉次数，单位：次；N2为乘客观察期内出行次数，单位：次；乘客饮酒风险的表达式：式中，xe为乘客饮酒状况参数，当饮酒时取1，未饮酒取0；司乘婚姻状况风险性的表达式：其中，xg为司乘婚姻状况参数，xg＝hp+hd；hp为乘客婚姻状况，已婚hp＝0，否则hp＝1；hd为驾驶员婚姻状况，已婚hd＝0，否则hd＝1；司乘性别差异风险性的表达式：式中：xh为性别组合参数，xh＝x1+x2；x1为驾驶员性别参数，其值按男、女取值1、0；x2为乘客性别参数，其值按男、女取值1、0；司乘性格风险性的表达式：Ri＝Rj+Rk(12)式中，Rj为危险人格对于的风险值，xj为危险人格测试分数值，其表达式如(13)所示；Rk为安全人格对应风险值，xk为安全人格测试分数值，其表达式如式(14)所示；司乘年龄差异风险性的表达式：其中，Rm为男性年龄风险，计算式如(16)；Rn为女性年龄风险，计算式如(17)；男性年龄风险Rm：女性年龄风险Rn：式中，xm为司乘中男性一方的年龄，xn为司乘中女性一方的年龄；行驶安全风险指标u3的度量包括异常车速率异常减速率异常加速率急转向风险性和急转向次数风险性其中，异常车速率的表达式：式子中：xo为车辆异常车速的行驶时长，异常车速指车速高于限速或低于自由流车速的30％。单位：h；T为车辆历史行驶总时长，单位：h。异常减速率的表达式：式中，xp为车辆的历史平均减速度，单位：m/s2。异常加速率的表达式：式中，xq为车辆的历史平均加速度，单位：m/s2。急转向风险性的表达式：式中，xs指车辆在5秒时间内的平均行驶速度，单位：km/h；xu指车辆在5秒时间内行驶方向改变的角度，单位：度。急转向次数风险性的表达式：式中，xv为车辆历史平均每次出行急转弯次数，单位：次；急转弯是指车辆转向时，5秒时间内平均车速超过20km/h且行驶方向改变大于或等于90度。预计延误风险指标u4的度量包括预计交通延误风险性预计交通延误风险性的表达式：式中，xw为乘客期望的出行时长，单位：h；xt为预计的出行时长，单位：h。优选地，乘客出行信息的采集的具体方法是：根据步骤S1中确定的网络约车出行前风险评价指标体系，收集乘客出行前的风险评价信息，乘客出行前的风险评价信息包括出行时刻xT，出行人数xc，乘客婚姻状况hp，驾驶员婚姻状况hd，驾驶员性别参数x1，乘客性别参数x2，乘客年龄xn，驾驶员年龄xm，乘客期望出行时长xw，预计出行时长xt，出行路段数N，路段i本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网约车出行前的风险评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，建立网约车出行前的风险评价指标体系；S2，确定步骤S1中的风险评价指标体系中的各个评价指标的度量；S3，基于AHP确定各个指标的权重；S4，根据步骤S1中确定的网络约车出行前风险评价指标体系，采集乘客出行前的风险评价信息；S5，将S4中采集到的乘客出行前的风险评价信息代入S2中，计算乘客出行前风险评价指标值的量化；S6，根据S4采集到的乘客出行前的风险评价信息和S5中得到的乘客出行前风险评价指标值的量化，计算乘客出行线路风险；S7，根据S4采集到的乘客出行前的风险评价信息和S5中得到的乘客出行前风险评价指标值的量化，计算司乘潜在风险；S8，根据S4采集到的乘客出行前的风险评价信息和S5中得到的乘客出行前风险评价指标值的量化，计算行驶安全风险；S9，根据S4采集到的乘客出行前的风险评价信息和S5中得到的乘客出行前风险评价指标值的量化，计算预计延误风险；S10，计算乘客出行前风险的总体评价；S11，根据S10得到的总体评价分数为乘客出行前给出风险等级。

【技术特征摘要】
1.一种网约车出行前的风险评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，建立网约车出行前的风险评价指标体系；S2，确定步骤S1中的风险评价指标体系中的各个评价指标的度量；S3，基于AHP确定各个指标的权重；S4，根据步骤S1中确定的网络约车出行前风险评价指标体系，采集乘客出行前的风险评价信息；S5，将S4中采集到的乘客出行前的风险评价信息代入S2中，计算乘客出行前风险评价指标值的量化；S6，根据S4采集到的乘客出行前的风险评价信息和S5中得到的乘客出行前风险评价指标值的量化，计算乘客出行线路风险；S7，根据S4采集到的乘客出行前的风险评价信息和S5中得到的乘客出行前风险评价指标值的量化，计算司乘潜在风险；S8，根据S4采集到的乘客出行前的风险评价信息和S5中得到的乘客出行前风险评价指标值的量化，计算行驶安全风险；S9，根据S4采集到的乘客出行前的风险评价信息和S5中得到的乘客出行前风险评价指标值的量化，计算预计延误风险；S10，计算乘客出行前风险的总体评价；S11，根据S10得到的总体评价分数为乘客出行前给出风险等级。2.根据权利要求1所述的一种网约车出行前的风险评价方法，其特征在于，S1中，该指标体系包括三级指标体系，具体地：一级指标：U＝(u1,u2,u3,u4)＝(出行线路风险，司乘潜在风险，行驶安全风险，预计延误风险)二级指标：u1＝(u11,u12)＝(计划出行时间信息、计划出行线路信息)u2＝(u21,u22,u23)＝(驾驶员信息，乘客信息，司乘组合信息)u3＝(u31,u32)＝(历史车速信息、历史转向信息)u4＝(u41)u4＝(u41)＝(预计交通延误信息)三级指标：3.根据权利要求2所述的一种网约车出行前的风险评价方法，其特征在于，S2中，出行线路风险指标u1的度量包括出行时段风险率出行时长异常度出行路线流量密度和出行路线偏远性其中，用双Sigmoid函数来度量乘客的出行时间风险，则出行时段风险率的表达式：其中，xT为出行时刻；a1和a2取值为正午时分，取值为(12-14)；c1和c2为系数，其中，c1的取值为(4-8)，c2取值为(20-23)；出行时长异常度的表达式：其中，xt为预测的出行时长，单位：h；出行路线流量密度的表达式：其中，N为计划出行路段数；xfi为计划出行路段i预计的车流量，单位：pcu/h；Pi为道路的通行能力，单位：pcu/h；Li为出行路段i的里程，单位：km；L为出行线路的总里程，单位：km；出行路线偏远性的表达式：其中，xr为出行路线中非城市道路的里程数，单位：km；司乘潜在风险指标u2的度量包括驾驶员从业时长风险性驾驶员被投诉率乘客人数风险系数乘客被投诉率乘客饮酒风险司乘婚姻状况风险性司乘性别差异风险性司乘性格风险性司乘年龄差异风险性驾驶员从业时长风险性的表达式：式中，xa为驾驶员历史接单总数，单位：千次；驾驶员被投诉率的表达式：式中，xb为驾驶员观察期内的历史受投诉次数，单位：次；N1为驾驶员观察期内接单总次数，单位：次；乘客人数风险系数的表达式：式中，xc为出行人数；单位：人；乘客被投诉率的表达式：式中xd为乘客观察期内的受投诉次数，单位：次；N2为乘客观察期内出行次数，单位：次；乘客饮酒风险的表达式：式中，xe为乘客饮酒状况参数，当饮酒时取1，未饮酒取0；司乘婚姻状况风险性的表达式：其中，xg为司乘婚姻状况参数，xg＝hp+hd；hp为乘客婚姻状况，已婚hp＝0，否则hp＝1；hd为驾驶员婚姻状况，已婚hd＝0，否则hd＝1；司乘性别差异风险性的表达式：式中：xh为性别组合参数，xh＝x1+x2；x1为驾驶员性别参数，其值按男、女取值1、0；x2为乘客性别参数，其值按男、女取值1、0；司乘性格风险性的表达式：Ri＝Rj+Rk(12)式中，Rj为危险人格对于的风险值，xj为危险人格测试分数值，其表达式如(13)所示；Rk为安...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖梅，王海明，张颖，杨冰，杜开瑞，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61