【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于用于预测的数据处理系统，具体的说是一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法及系统。
技术介绍
1、现有技术无法根据历史客户数据、历史网约车数量数据和运输成本数据预估网约车到指定网格进行运营的盈利数据，无法对网约车的盈利数据进行准确评估，进而无法对网约车的下次营运过程提出准确的推荐，可能会增加网约车的运行成本。
2、例如授权公告号为cn109086915b的中国专利中提出了基于gis的网约车接单和路径规划的方法，包括以下步骤：a1、获取乘客请求接单信息；a2、对需要接单的乘客按照目的地进行分类；a3、计算每组行程的平均起始距离、行程费用和紧急度；a4、对每组乘客行程按照起始点距离、行程费用和紧急度进行归一化处理；a5、将每组行程进行归一化处理，即按照权重比例计算优先级量化标准；a6、根据优先级量化标准进行重排序，排在前面的行程优先于后面的行程；a7、将排序好的行程组以及对应的目的地位置信息按照优先级顺序依次导入arcmap中；a8、利用arcmap中的networkanalysttool中的vrp创建网络分析图层。该专利技术提高了网约车的接单效率和行程效率。
3、同时例如在授权公告号为cn112197780b的中国专利中公开一种路径规划方法，属于计算机
，有助于提升路径规划的准确性。所述路径规划方法包括：持续获取网约车辆的行驶中实时数据；根据所述网约车辆在指定时间段内的所述行驶中实时数据，更新所述网约车辆的行驶路段、车头方向、行驶位置坐标；响应于触发调用路径规划引擎，将最近更新的所述网约
4、以上专利均存在本
技术介绍
提出的问题：无法根据历史客户数据、历史网约车数量数据和运输成本数据预估网约车到指定网格进行运营的盈利数据，无法对网约车的盈利数据进行准确评估，进而无法对网约车的下次营运过程提出准确的推荐，可能会增加网约车的运行成本，现有技术中均存在上述问题，为了解决这些问题，本申请设计了一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法及系统。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提出了一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法及系统，本专利技术按照网约车的行驶道路轨迹划分区域网格，获取对应网格中历史时刻的客户数据和历史时刻的网约车数量，获取对应网格中历史时刻的客户数量代入客户数量预估策略中计算网约车抵达时刻对应网格中的客户数量，获取对应网格中历史时刻的网约车数量代入网约车数量预估策略中计算网约车抵达时刻对应网格中的网约车数量，将计算得到的网约车抵达时刻对应网格中的客户数量、网约车数量、平均每单营运获利数据和网约车成本数据代入网约车预估盈利计算策略中计算网约车到达对应网格的预估盈利数据，将对应网格按照预估盈利数据降序排布，显示预估盈利数据最大的对应网格推荐至网约车终端，网约车根据推荐导航到达对应的网格，根据历史客户数据、历史网约车数量数据和运输成本数据预估网约车进行运营的盈利数据，提高了网约车的接单效率，同时提高了网约车接单的准确性。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法，其包括以下具体步骤：
4、s1、按照网约车的行驶道路轨迹划分区域网格，获取对应网格中历史时刻的客户数据和历史时刻的网约车数量；
5、s2、获取对应网格中历史时刻的客户数量代入客户数量预估策略中计算网约车抵达时刻对应网格中的客户数量；
6、s3、获取对应网格中历史时刻的网约车数量代入网约车数量预估策略中计算网约车抵达时刻对应网格中的网约车数量；
7、s4、将计算得到的网约车抵达时刻对应网格中的客户数量、网约车数量、平均每单营运获利数据和网约车成本数据代入网约车预估盈利计算策略中计算网约车到达对应网格的预估盈利数据；
8、s5、将对应网格按照预估盈利数据降序排布，显示预估盈利数据最大的对应网格推荐至网约车终端，网约车根据推荐导航到达对应的网格。
9、具体的，所述s1包括以下具体步骤：
10、s11、获取网约车的行驶道路轨迹，同时获取网约车的约定行驶区域，这里的约定行驶区域为道路管理部门对网约车规定的营运地区范围，按照网约车的行驶道路轨迹并按照设定的距离划分值划分区域网格，这里的距离划分值可以为500米，1000米，根据道路的情况灵活设定，将网约车的前进道路上的约定行驶区域划分为若干个区域网格；
11、s12、获取对应若干个区域网格中的历史时刻的客户数据，其中客户数据包括客户数量数据和平均每单营运获利数据，储存在储存模组中；
12、s13、获取对应若干个区域网格中的历史时刻的网约车数量，储存在储存模组中。
13、具体的，所述s2中客户数量预估策略的具体内容如下：
14、s21、获取对应若干个区域网格中的历史时刻的客户数量数据，同时获取区域网格的相对于网约车的相对位置数据，获取网约车在行驶道路的平均速度，计算网约车到达区域网格的时间t时刻，获取区域网格历史前n天t时刻设定时间间隔范围内的客户数量和对应日期各个时间间隔的客户数量；
15、s22、将得到的区域网格历史前n天t时刻设定时间间隔范围内的客户数量和对应日期各个时间间隔的客户数量代入客户数量预估公式中进行客户数量预估，所述客户数量预估公式为：其中，kt为网约车抵达区域网格时刻的客户数量预估值，ki为区域网格历史前i天t时刻设定时间间隔范围内的客户数量，a1为第一历史时间占比系数，a2为第一对应日期占比系数，zj为对应日期第j个时间间隔的客户数量，m为对应日期已过时间间隔的数量，其中，a1+a2＝1，在此需要说明的是，这里的设定时间间隔根据司机自己设定的能够等待时间设定，例如司机能够在一个区域等待客户30min，这里的时间间隔就设为30min，同时这里的a1和a2的取值方式为：获取500组对应区域网格中的历史前n天t时刻设定时间间隔范围内的客户数量和对应日期各个时间间隔的客户数量代入客户数量预估公式中进行客户数量预估值的计算，同时获取真实的客户数量，将获取的客户数量预估值和真实的客户数量代入拟合公式中输出符合预估准确率的最优a1和a2取值。
16、具体的，所述s3中网约车数量预估策略的具体内容为：
17、s31、获取对应若干个区域网格中的历史时刻的网约车数量，获取区域网格历史前n天t时刻设定时间间隔范围内的网约车数量和对应日期各个时间间隔的网约车数量；
18、s32、将得到的区域网格中的历史时刻的网约车数量、区域网格历史前n天t时刻设定时间间隔范围内的网约车数量和对应日期各个时间间隔的网约车数量代入网约车数量计算公式中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法，其特征在于，其包括以下具体步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法，其特征在于，所述S1包括以下具体步骤：
3.如权利要求2所述的一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法，其特征在于：所述S2中客户数量预估策略的具体内容如下：
4.如权利要求3所述的一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法，其特征在于，所述S3中网约车数量预估策略的具体内容为：
5.如权利要求4所述的一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法，其特征在于，所述S4中的网约车预估盈利计算策略包括以下具体步骤：
6.如权利要求5所述的一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法，其特征在于，所述S5包括以下具体步骤：
7.一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划系统，其基于如权利要求1-6任一项的所述一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法实现，其特征在于，其具体包括：数据获取模块、客户数量预估模块、网约车数量预估模块、预估盈利计算模块、数据推荐模块和控制模块，所述数据获取模块用于
8.如权利要求7中所述的一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划系统，其特征在于，所述网约车数量预估模块用于获取对应网格中历史时刻的网约车数量代入网约车数量预估策略中计算网约车抵达时刻对应网格中的网约车数量，所述预估盈利计算模块用于将计算得到的网约车抵达时刻对应网格中的客户数量、网约车数量、平均每单营运获利数据和网约车成本数据代入网约车预估盈利计算策略中计算网约车到达对应网格的预估盈利数据，所述数据推荐模块用于将对应网格按照预估盈利数据降序排布，显示预估盈利数据最大的对应网格推荐至网约车终端，网约车根据推荐导航到达对应的网格。
9.如权利要求8中所述的一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划系统，其特征在于，所述控制模块用于控制数据获取模块、客户数量预估模块、网约车数量预估模块、预估盈利计算模块、数据推荐模块的运行。
...【技术特征摘要】
1.一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法，其特征在于，其包括以下具体步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法，其特征在于，所述s1包括以下具体步骤：
3.如权利要求2所述的一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法，其特征在于：所述s2中客户数量预估策略的具体内容如下：
4.如权利要求3所述的一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法，其特征在于，所述s3中网约车数量预估策略的具体内容为：
5.如权利要求4所述的一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法，其特征在于，所述s4中的网约车预估盈利计算策略包括以下具体步骤：
6.如权利要求5所述的一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法，其特征在于，所述s5包括以下具体步骤：
7.一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划系统，其基于如权利要求1-6任一项的所述一种基于轨迹数据分析的网约车路径规划方法实现，其特征在于，其具体包括：数据获取模块、客户数量预估模块、网约车数量预估模块、预估盈利计算模块、数据推荐模块和控制模块，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱宇舟，
申请(专利权)人：深圳顺道出行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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