偏航率预测方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品制造方法及图纸

本公开实施例公开了一种偏航率预测方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品，所述方法包括：确定目标路线和预先训练得到的偏航率预测模型，其中，偏航率预测模型包括第一偏航率预测子模型和第二偏航率预测子模型；获取目标路线的第一特征数据和第二特征数据，将第二特征数据输入至第二偏航率预测子模型中，得到第三特征数据，其中，第一特征数据包含路线特征和/或导航对象特征，第二特征数据为路线包含的路段的路段特征数据；将目标路线的第一特征数据和第三特征数据输入至第一偏航率预测子模型中，得到对于目标路线的偏航率预测结果。该技术方案能够有效提高路线偏航率等指标预测的准确性，进而提升用户的使用体验，提高数据平台的服务质量。据平台的服务质量。据平台的服务质量。

Yaw rate prediction method, device, equipment, readable storage medium and program product

【技术实现步骤摘要】
偏航率预测方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品


[0001]本公开实施例涉及交通数据处理
，具体涉及一种偏航率预测方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品。

技术介绍

[0002]随着科学技术和数据技术的发展和进步，对于数据进行准确预测的需求越来越广泛。比如，在导航领域中，路线偏航率指的是用户在某一路线上偏航的概率，路线偏航率越低，表示用户更偏好这条路线或者在更大程度上用户确认这条路线没有问题，后续就可基于较低路线偏航率的路线实施导航路线的规划和呈现，进而提升用户的导航体验，提高导航平台的服务质量。因此，路线偏航率预测的准确性对于导航路线的规划起着非常重要的作用。

技术实现思路

[0003]本公开实施例提供一种偏航率预测方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品。
[0004]第一方面，本公开实施例中提供了一种偏航率预测方法。
[0005]具体的，所述偏航率预测方法，包括：
[0006]确定目标路线和预先训练得到的偏航率预测模型，其中，所述偏航率预测模型包括第一偏航率预测子模型和第二偏航率预测子模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种偏航率预测方法，包括：确定目标路线和预先训练得到的偏航率预测模型，其中，所述偏航率预测模型包括第一偏航率预测子模型和第二偏航率预测子模型；获取所述目标路线的第一特征数据和第二特征数据；将所述第二特征数据输入至第二偏航率预测子模型中，得到第三特征数据，其中，所述第一特征数据包含路线特征和/或导航对象特征，所述第二特征数据为路线包含的路段的路段特征数据，表示为N
×
M特征矩阵，其中，N表示路段数量，M表示某一路段的属性数量，所述第三特征数据为基于所述第二特征数据得到的隐含特征；将所述目标路线的第一特征数据和第三特征数据输入至所述第一偏航率预测子模型中，得到对于所述目标路线的偏航率预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，所述方法进一步包括：确定包含第一初始偏航率预测子模型和第二初始偏航率预测子模型的待训练的偏航率预测模型；获取训练数据集合，其中，所述训练数据集合中包括训练数据的第一特征数据、第二特征数据和与所述训练数据对应的标签数据；基于所述训练数据集合对于所述待训练的偏航率预测模型进行递进训练，得到训练完成的偏航率预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述训练数据集合对于所述待训练的偏航率预测模型进行递进训练，包括：将所述训练数据的第二特征数据作为所述第二初始偏航率预测子模型的输入，将所述第二初始偏航率预测子模型的输出以及所述训练数据的第一特征数据共同作为所述第一初始偏航率预测子模型的输入，将与所述训练数据对应的标签数据作为所述第一初始偏航率预测子模型的输出，对于所述第一初始偏航率预测子模型和第二初始偏航率预测子模型进行训练，得到由第一偏航率预测子模型和第二偏航率预测子模型组成的偏航率预测模型。4.根据权利要求2或3所述的方法，所述方法还包括：将所述目标路线的第一特征数据和第二特征数据，及其对应的偏航率预测结果数据作为新的训练数据加入所述训练数据集合中，对于所述偏航率预测模型进行训练。5.根据权利要求1
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【专利技术属性】
技术研发人员：陈超，徐龙飞，崔恒斌，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：