网约车供需信息输出方法、装置，以及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种网约车供需信息输出方法，属于计算机技术领域，有助于提升输出的网约车供需信息的准确性。所述方法包括：确定在目标时域内目标空间区域包含的各时空片，并根据各所述时空片的历史网约车数据，确定各所述时空片匹配的预设网约车需求指标的取值和预设网约车供给指标的取值；根据各所述时空片匹配的预设网约车需求指标的取值和预设网约车供给指标的取值，分别确定在目标时域内目标空间区域匹配的供需倾向指数、供需失衡程度指数，以及供需失衡范围指数；根据所述供需倾向指数、所述供需失衡程度指数，以及所述供需失衡范围指数，输出在所述目标时域内所述目标空间区域的网约车供需信息。间区域的网约车供需信息。间区域的网约车供需信息。

【技术实现步骤摘要】
网约车供需信息输出方法、装置，以及电子设备


[0001]本申请实施例涉及计算机
，特别是涉及一种网约车供需信息输出方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]网约车行业是对供需匹配的时效性和平衡性有较高要求的业务，业务的理想态是供需平衡。实际情况往往会因为通勤潮汐、恶劣天气、竞对、补贴活动、偶发集散等原因，造成多种时空上的供需失衡，供需失衡会造成较为严重的影响。例如，供不应求的场景中，乘客因调度超时取消频繁会影响平台提单响应率、提单接单率等业务指标，也会造成较差的乘客体验；供大于求的场景中，司机因单少，会造成运力利用效率降低。因此，准确的对某一区域在指定时间的网约车供需信息进行确定并输出，为运营系统提供参考数据，对于提升用户体验和平台运力利用效率，具有重要意义。
[0003]现有技术中，主要依靠人工经验确定网约车供需信息。通过人工经验确定供需信息会存在如因为不同人员对供需状况的描述指标不同、对描述指标的理解和应用存在主观因素等原因，导致输出的供需信息不准确的缺陷。

技术实现思路
r/>[0004]本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网约车供需信息输出方法，其特征在于，包括：确定在目标时域内目标空间区域包含的各时空片；根据各所述时空片的历史网约车数据，确定各所述时空片匹配的预设网约车需求指标的取值和预设网约车供给指标的取值；根据各所述时空片匹配的预设网约车需求指标的取值和预设网约车供给指标的取值，分别确定在目标时域内目标空间区域匹配的供需倾向指数、供需失衡程度指数，以及供需失衡范围指数；根据所述供需倾向指数、所述供需失衡程度指数，以及所述供需失衡范围指数，输出在所述目标时域内所述目标空间区域的网约车供需信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设网约车需求指标包括：达到指定网约车订单成单概率时需要的运力在线时长，根据各所述时空片的历史网约车数据，确定各所述时空片匹配的预设网约车需求指标的取值的步骤，包括：根据各所述时空片的历史网约车数据，通过执行预先构建的供需模型，确定在目标时域内目标空间区域包含的各时空片匹配的预设网约车需求指标的取值；其中，所述供需模型用于根据在目标时域内目标空间区域包含的各时空片匹配的运力密度、单位时间内网约车订单转化速率与每个网约车订单占用的平均时长的乘积，确定相应时空片匹配的预设网约车需求指标的取值；所述单位时间内网约车订单转化速率取相应时空片匹配的所述运力密度和相应时空片内成单量两者中的最小值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设网约车供给指标包括：相应时空片内运力在线时长，根据各所述时空片的历史网约车数据，确定各所述时空片匹配的预设网约车供给指标的取值的步骤，包括：响应于所述运力仅包括网约车平台的自营运力，通过所述网约车平台提供的运力信息获取接口，获取在目标时域内目标空间区域包含的各时空片匹配的所述自营运力的在线时长，并将所述自营运力的在线时长确定为相应时空片的预设网约车供给指标的取值；响应于所述运力包括网约车平台的自营运力和聚合运力，通过所述网约车平台提供的运力信息获取接口，获取在目标时域内目标空间区域包含的各时空片匹配的所述自营运力的在线时长，通过自营运力占比预测模型预估所述自营运力的在线时长占比，并根据所述在线时长占比和获取的所述在线时长，确定各所述时空片匹配的全部运力的在线时长，作为相应时空片的预设网约车供给指标的取值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，自营运力占比预测模型包括：预先构建的供需模型和成单量占比模型，所述通过自营运力占比预测模型预估所述自营运力的在线时长占比，包括：根据所述目标时域内目标空间区域包含的每个时空片的历史网约车订单数据构建训练样本,其中，每条训练样本对应一个时空片的历史网约车订单数据特征，所述历史网约车订单数据特征包括：网约车订单成单概率、运力在线时长、召回半径、接驾距离、自营运力成单量占比；根据自营运力在线时长占比候选值，将每条所述训练样本扩展为分别对应每种所述候选值的一条训练样本；将各训练样本的样本权重初始化为与对应的所述候选值匹配的权重值；
通过执行期望最大化算法，求解满足所述供需模型和所述成单量占比模型的自营运力的在线时长占比最大值；其中，所述供需模型用于根据所述运力在线时长和所述召回半径计算所述网约车订单成单概率和所述接驾距离；所述成单量占比模型用于根据自营运力的在线时长占比，计算所述自营运力成单量占比。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据各所述时空片匹配的预设网约车需求指标的取值和预设网约车供给指标的取值，分别确定在目标时域内目标空间区域匹配的供需倾向指数、供需失衡程度指数，以及供需失衡范围指数的步骤，包括：将在目标时域内目标空间区域包含的所有时空片匹配的所述预设网约车供给指标的所述取值之和与所有时空片匹配的所述预设网约车需求指标的所述取值之和的差值，与所述所有时空片匹配的所述预设网约车需求指标的所述取值之和的比值，作为在目标时域内目标空间区域匹配的供需倾向指数。6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据各所述时空片匹配的预设网约车需求指标的取值和预设网约车供给指标的取值，分别确定在目标时域内目标空间区域匹配的供需倾向指数、供需失衡程度指数，以及供需失衡范围指数的步骤，包括：对在目标时域内目标空间区域包含的所有时空片匹配的所述预设网约车供给指标的所述取值与所述预设网约车需求指标的所述取值之间的差值的平方取平均值，根据所述平均值确定在目标时域内目标空间区域匹配的供需失衡程度指数。7.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据各所述时空片匹配的预设网约车需求指标的取值和预设网约车供给指标的取值，分别确定在目标时域内目标空间区域匹配的供需倾向指数、供需失衡程度指数，以及供需失衡范围指数的步骤，包括：将在目标时域内目标空间区域包含的所有时空片中供需平衡和供大于求的所述时空片在所有所述时空片中的占比，作为在目标时域内目标空间区域匹配的供需失衡范围指数。8.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述供需倾向指数用于指示供不应求、供大于求或供需平衡中的任意一种供需倾向，所述供需失衡程度指数用于指示供需失衡的程度等级，所述供需失衡范围指数用于指示供需失衡的影响区域范围大小等级；所述根据所述供需倾向指数、所述供需失衡程度指数，以及所述供需失衡范围指数，输出在所述目标时域内所述目标空间区域的网约车供需信息的步骤，包括：根据所述供需倾向指数确定在所述目标时域内所述目标空间区域的供需倾向；响应于所述供需倾向指示供不应求或供大于求，根据所述供需失衡程度指数确定在所述目标时域内所述目标空间区域的指示供需失衡的程度等级；以及，响应于所述供需倾向指示供不应求或供大于求，根据所述供需失衡范围指数确定指示供需失衡的影响区域范围大小等级；响应于所述供需倾向指示供不应求或供大于求，输出在所述目标时域内所述目标空间区域为供不应求或供大于求的供需倾向信息、确定的所述程度等级，以及确定的所述影响区域范围大小等级；或者，响应于所述供需倾向指示供需平衡，输出在所述目标时域内所述目标空间区域为供需平衡的供需倾向信息。
9.一种网约车供需信息输出方法，其特征在于，包括：确定目标时域内目标空间区域包含的各时空片；获取各所述时空片的索引信息，以及，各所述时空片在预测时刻之前的至少一个第一时间段内的供需因...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏芸，邱瀚，张斌，
申请(专利权)人：汉海信息技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：