预测路程时长计算方法技术

本申请公开一种预测路程时长计算方法

【技术实现步骤摘要】
预测路程时长计算方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及电子信息
，具体涉及一种预测路程时长计算方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的成熟与进步，以用户需求为中心的导航服务，如在线出租车叫车与货物运输等，日益风靡
。
通常情况下，在用户给定起点和终点后，这些导航服务系统可规划相应的导航路线，并根据交通信息估算预测路程时长
(ETA)。
预测路程时长指的是，在确定导航路线后，从该导航路线的起点到达该导航路线的终点所需耗费的时间
。
尽管当前技术提供多种计算预测路程时长的方式，但现有的预测路程时长计算方式尚无法满足用户对于准确度的追求，迫切需要一种更高精度的预测路程时长计算方法
。

技术实现思路

[0003]鉴于此，本申请提供一种预测路程时长计算方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，能够在用户使用导航服务时，提升导航路线的预测路程时长的计算准本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种预测路程时长计算方法，其特征在于，包括：获取导航路线，并将所述导航路线划分成多个路段，其中，每个所述路段包括对应的道路实况信息；基于所述对应的道路实况信息，生成每个所述路段的道路特征；基于每个所述路段的道路特征，确定每个所述路段的预测路程时长；基于每个所述路段的预测路程时长，确定所述导航路线的预测路程时长
。2.
根据权利要求1所述的预测路程时长计算方法，其特征在于，所述基于所述对应的道路实况信息，生成每个所述路段的道路特征，包括：基于所述路段的道路实况信息，生成多个特征，其中，每个所述特征具有对应的特征值；基于所述特征值，将每个所述特征归类到对应的特征组，以得到第一特征组和第二特征组；对所述第一特征组中每个特征进行编码，以得到多个特征值调节后的特征；基于每个所述特征值调节后的特征与所述第二特征组中对应的特征，生成所述路段的道路特征
。3.
根据权利要求1所述的预测路程时长计算方法，其特征在于，所述基于每个所述路段的道路特征，确定每个所述路段的预测路程时长，包括：将多个所述道路特征，输入至预设神经网络进行运算，并输出对应的路段的向量，其中，所述预设神经网络包括一维神经网络
、
长短期记忆网络和全连接网络，所述输入特征通过所述一维神经网络和所述长短期记忆网络进行运算，并输出对应的向量；基于所述对应的路段的向量，通过所述预设神经网络的全连接网络，确定所述对应的路段的预测路程时长
。4.
根据权利要求3所述的预测路程时长计算方法，其特征在于，所述将多个所述道路特征，输入至预设神经网络进行运算，并输出对应的路段的向量，包括：当所述路段的道路特征输入至所述一维神经网络时，获取所述路段的时间戳，其中，每个所述路段按照预设时间顺序进行排列且携带对应的时间戳；基于所述时间戳，确定所述路段与其他路段的关系；基于所述路段与其他路段的关系，确定所述路段的新的道路特征
。5.
根据权利要求4所述的预测路程时长计算方法，其特征在于，所述基于每个所述路段的预测路程时长，确定所述导航路线的预测路程时长，包括：获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：李锦程，
申请(专利权)人：深圳依时货拉拉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：