一种基于预测结果的实时拼车方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于预测结果的实时拼车方法，通过提前预测用户的出行需求，再基于用户的出行预测结果进行实时的拼车订单匹配，由于提前预测用户的出行需求，节约了用户输入拼车订单信息的时间，既能节约私家车主出行成本又能提供使乘客出行时间较短的拼车匹配结果，解决的现有算法中响应时间较长，缺乏实时性的问题，另外结合预测与拼车匹配一体化，对大多数工作日出行规律的用户都十分适用且便利，一方面其出行轨迹规律利于预测，一方面其规律出行会积累得到足够的数据量以供算法进行更新学习，未来可预计发展为针对频繁发起拼车的用户，根据数据分析，在指定的地点或时间自动对其发起拼车服务，以节省其等待时间，提高拼车服务的用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种基于预测结果的实时拼车方法和装置
本专利技术涉及智能拼车领域，尤其是一种基于预测结果的实时拼车方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
一般来说，拼车问题通常依据拼车时间进行划分，可划分为静态拼车问题和动态拼车问题。静态拼车是指传统意义上乘客提前发布出行信息的拼车方式，主要包含日常出行的上下班、顺风车等应用场景。人们通过线上信息交流，在规律的日常出行轨迹中，寻找路径相近的拼车对象，解决出行费用高的问题。静态拼车服务系统根据已知的用户出行需求，帮助用户给出最优的拼车匹配。针对静态拼车问题，已经存在一些工作，在收集用户的出行规律后，得出合理的拼车方案，实现车辆资源整合的目标，在实际生活中，用户的出行需求具有很大的突发性，此类场景需要应用动态拼车处理。在动态拼车场景下，用户的拼车需求是实时的。用户在发出出行请求后，系统会根据当前车辆的运行状态，选取符合用户要求的车辆来完成拼车服务，微软YuZheng等人提出了针对出租车拼车设计的T-share系统，CaoB等人提出了一种针对私家车拼车的算法Sharek，YHuang等人提出了一种调度算法，在满足乘客出行等待时间和系统服务时间限制条件下，动本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于预测结果的实时拼车方法，其特征在于，包括步骤：获取用户当前出行信息，所述用户当前出行信息包括当前出行时间和当前出发地；根据所述当前出行信息和预测模型得到用户的出行预测信息，所述出行预测信息包括预测出行时间和预测目的地，所述预测模型包括出行信息预测和数据预处理；根据所述出行预测信息进行拼车匹配，并形成拼车订单。

【技术特征摘要】
1.一种基于预测结果的实时拼车方法，其特征在于，包括步骤：获取用户当前出行信息，所述用户当前出行信息包括当前出行时间和当前出发地；根据所述当前出行信息和预测模型得到用户的出行预测信息，所述出行预测信息包括预测出行时间和预测目的地，所述预测模型包括出行信息预测和数据预处理；根据所述出行预测信息进行拼车匹配，并形成拼车订单。2.根据权利要求1所述的一种基于预测结果的实时拼车方法，其特征在于，所述出行信息预测具体为，采用随机森林模型根据用户当前出行信息进行出行信息预测，所述随机森林模型根据历史出行信息建立，由至少一棵决策树组成，其中，每一棵所述决策树能根据所述用户当前出行信息，得到出行预测信息，所述历史出行信息包括用户的历史出行时间和历史出发地和目的地，所述出行信息预测包括出行时间预测和目的地预测。3.根据权利要求2所述的一种基于预测结果的实时拼车方法，其特征在于，所述出行信息预测的具体过程为：对每一颗所述的决策树，输入待预测的当前出行信息，经过每棵树预测得出多个预测结果，对于所有预测结果进行投票并票选出最优的结果，作为模型的预测输出。4.根据权利要求1所述的一种基于预测结果的实时拼车方法，其特征在于，所述预测模型还包括根据工作日预测模型和节假日预测模型。5.根据权利要求2所述的一种基于预测结果的实时拼车方法，其特征在于，所述数据预处理包括历史目的地和当前出发地的数据转换，具体为：根据地图的经纬度划分网格，并确定历史目的地和当前出发地的对应的网格坐标。6.根据权利要求2所述的一种基于预测结果的实时拼车方法，其特征在于，所述数据预处理还包括当前出行时间的数据转换，具体为：首先通过聚类算法得到基于所述当前出行时间的多个时间聚类的数据集，然后将所述出行时间信息替换为其在所述数据集中所属的时间聚类，所述聚类算法为K-means聚类算法。7.根据权利要求1所述的一种基于预测结果的实时拼车方法，其特征在于，所述拼车匹...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱雪莹，张鋆，毛绮雯，田刚，张瑞，
申请(专利权)人：深圳北斗应用技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44