【技术实现步骤摘要】
通勤预测时间计算方法及系统、电子设备及存储介质
本专利技术属于智能家政服务
，具体涉及一种通勤预测时间计算方法及系统、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着技术的日新月异，对于家政从业人员上门服务的管理，也从原来的人工调度到计算机自动分配，且后台的分配算法也不断进步，更加匹配客户的需求，更方便家政从业人员的出工。在现有的家政从业人员的调度管理平台上，目前所有服务项由于要预留余地，通常都使用1～4小时固定通勤间隔时间来进行派单，以避免家政从业人员因为无法赶到客户家中而耽误了正常服务时间，影响客户的观感和服务体验。这种固定通勤间隔时间由于缺乏灵活性，对于距离服务地址较近的商家，很可能就浪费了0.5～3.5小时的库存时间，耽误了家政从业人员的上岗挣钱时间，但如果灵活处理的话，目前的调度管理平台又无法针对每一个家政从业人员给出适应性的时间安排，因此迫切需要开发一种通勤时间计算方法及系统来解决上述问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提出一种通勤预测时间计算方法及系统、电子设备及存储介...
【技术保护点】
1.一种通勤预测时间的计算方法，其特征在于，包括如下步骤：/n采集商家的工作参数；/n获取商家准备时间和订单通勤时间的理论值；/n基于商家的个性化特征，通过机器学习来求取商家的个性化修正值；/n根据理论值和个性化修正值综合得到所述商家的通勤预测时间。/n
【技术特征摘要】
1.一种通勤预测时间的计算方法，其特征在于，包括如下步骤：
采集商家的工作参数；
获取商家准备时间和订单通勤时间的理论值；
基于商家的个性化特征，通过机器学习来求取商家的个性化修正值；
根据理论值和个性化修正值综合得到所述商家的通勤预测时间。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述工作参数包括上一客户和下一客户的地点信息、商家所在城市、服务类型和/或使用的交通工具。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，
所述商家准备时间的理论值根据历史经验和公司的专家测试来获得；
作为优选，上一客户结束工作时间和下一客户开始工作时间均通过家政从业人员随身携带的智能手环来精确激活：当商家在开始服务时间15分钟和距离服务地点1km时，自动完成开始打卡；当商家在到达结束服务时间和远离服务地点1km时自动完成结束打卡；
作为优选，所述订单通勤时间的理论值根据距离除以速度计算得到；
作为优选，所述距离通过在外部商业地图上查询上一客户和下一客户的地点信息，返回出发地和目的地之间的距离；或者通过GeoHash算法，将地图上的经纬度用二进制编码，从而将整个地图上的位置分区，然后根据相关编码计算得到；
作为优选，所述GeoHash算法中，出发地和目的地之间的距离是通过查找出发地和目的地对应的网格，分别求取出发地到第一网格中心的曲线距离、第一网格中心到第二网格中心的距离、第二网格中心到目的地的曲线距离之后进行加和得到；
作为优选，所述速度通过查询系统存储的标准速度值来获得。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，
对于个性化修正值，是采用人工智能模型，利用历史数据进行样本数据的训练，来得出不同客户的个性化特征，获得相应的个性化修正值；
作为优选，所述人工智能模型选自统计模型、时间函数模型、画像系统模型和/或基于协同过滤算法的个性化推荐模型；
作为优选，所述人工智能模型的输入为客户的系统操作历史数据、个性偏好和/或商家服务历史记录，输出为客户的画像或客户的性情特征，基于此求取商家准备时间和订单通勤时间的个性化修正值；
作为优选，所述商家准备时间的个性化修正值以一个修正量的形式加到对应的理论值上；
作为优选，所述订单通勤时间的个性化修正值为一权重系数，通过与理论值相乘来得到考虑商家个性特征的修正值。
5.一种通勤预测时间...
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