【技术实现步骤摘要】
到达时间预估模型的样本处理方法、装置、电子设备
[0001]优先权说明
[0002]本申请要求申请号为202111441866.2，申请日为2021年11月30日，名称为：到达时间预估模型的样本处理方法、装置、电子设备的优先权。
[0003]本专利技术涉及信息处理技术，尤其涉及到达时间预估模型的样本处理方法、装置、电子设备、计算机程序产品及存储介质。
技术介绍
[0004]到达时间预估(ETA Estimated Time of Arrival)，是对于规划线路旅行时长的一个预估。ETA是衡量路线质量诸多指标中(其他包括如距离、红绿灯数量、导航动作数量、大路占比、小路占比、拥堵比例、收费)最为重要的一项，是用户从候选路线集合中选择发起导航的路线时考虑的首要因素。目前的实时ETA预估，最常用的算法有基于规则的逐路段累加方法和基于树模型的方法，但是由于实际使用中，实时ETA和未来ETA的逻辑是分离且割裂的，这会导致实时和未来ETA放在同一界面展示时，会出现矛盾的结果，而且会造成用户的困惑，影响用户的出行决策。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种到达时间预估模型的样本处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象的历史轨迹数据；对所述历史轨迹数据进行数据扩增处理，得到历史轨迹数据集合，其中，所述历史轨迹数据集合包括至少两条历史轨迹数据的扩增处理结果；对所述历史轨迹数据集合进行特征提取处理，得到到达时间预估模型的样本处理样本集合；对所述训练样本集合中不同的训练样本的长度进行统一化处理，得到长度统一的训练样本，以实现基于所述长度统一的训练样本，对所述到达时间预估模型训练，并利用所述到达时间预估模型对所述目标对象的到达时间进行预测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述历史轨迹数据进行数据扩增处理，得到历史轨迹数据集合，包括：基于所述历史轨迹数据，提取出发时刻、路段序列以及实际到达时间；对所述历史轨迹数据中的每一条历史轨迹数据，确定对应的请求时刻序列，其中，所述请求时刻序列包括至少两个请求时刻；基于所述请求时刻序列中的每一个请求时刻、出发时刻、路段序列以及实际到达时间，构造四元组格式的请求数据；将所述请求时刻序列中的每一个请求时刻对应的请求数据，与所述历史轨迹数据进行组合，得到所述历史轨迹数据集合。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述历史轨迹数据集合进行特征提取处理，得到到达时间预估模型的样本处理样本集合，包括：提取所述历史轨迹数据集合中的路段序列；在所述路段序列中提取每一个路段的基础属性特征，实时路况特征以及历史经典速度特征，其中，所述历史经典速度至少包括以下之一：出发时刻的历史经典速度特征，请求时刻的历史经典速度特征；提取所述历史轨迹数据集合中的请求时刻特征、出发时刻特征以及实际到达时间特征；对所述请求时刻特征、出发时刻特征、实际到达时间特征、基础属性特征、实时路况特征以及历史经典速度特征进行特征组合处理，得到到达时间预估模型的样本处理样本集合。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述训练样本集合中不同的训练样本的长度进行统一化处理，得到长度统一的训练样本，包括：对所述基础属性特征、实时路况特征以及历史经典速度特征的组合结果进行矩阵行列式均值处理，得到长度统一的...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜正申，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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