【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理领域，具体涉及一种车辆效能预测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、在物流行业中，以干支线载货四轮车为代表的陆运运力是物流运输的主要方式，然而，在实际场景中，正在执行运输任务的车辆在中途效能不足，导致原有运力的浪费以及处理故障所需的成本和紧急调拨新运力的问题时有发生，降低了物流运输效率，增加了不必要成本，因此，需要提前对车辆的效能进行预测。
2、现有的物流运输车辆通常是人工随机指派，而且物流运输车辆都是以人工静态管理，对于物流运输车辆使用过程中的异常情况难以识别监控，降低了车辆使用率，因此，亟需提供一种能够高效精准预测车辆效能的方法，避免需要调拨运力影响物流运输效率的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种车辆效能预测方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中无法预测物流运输车的效能导致的运输效率低的技术问题。
2、一方面，本申请提供一种车辆效能预测方法，所述车辆效能预测方法包括：
3、获取目标区域中目标运输...
【技术保护点】
1.一种车辆效能预测方法，其特征在于，所述车辆效能预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的车辆效能预测方法，其特征在于，所述运输维度包括载重维度、里程维度和任务维度，所述当前运输数据包括所述载重维度对应的当前载重数据和载重率、所述里程维度对应的当前里程数据和空驶率、所述任务维度对应的当前任务数据；所述历史运输数据集包括所述载重维度对应的历史载重数据集、所述里程维度对应的历史里程数据集及所述任务维度对应的历史任务数据集；
3.根据权利要求2所述的车辆效能预测方法，其特征在于，所述预设效能量化模型包括级联的数据聚类评分模型、百分位计算模型和归一化模
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【技术特征摘要】
1.一种车辆效能预测方法，其特征在于，所述车辆效能预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的车辆效能预测方法，其特征在于，所述运输维度包括载重维度、里程维度和任务维度，所述当前运输数据包括所述载重维度对应的当前载重数据和载重率、所述里程维度对应的当前里程数据和空驶率、所述任务维度对应的当前任务数据；所述历史运输数据集包括所述载重维度对应的历史载重数据集、所述里程维度对应的历史里程数据集及所述任务维度对应的历史任务数据集；
3.根据权利要求2所述的车辆效能预测方法，其特征在于，所述预设效能量化模型包括级联的数据聚类评分模型、百分位计算模型和归一化模型；
4.根据权利要求2所述的车辆效能预测方法，其特征在于，所述根据所述当前里程数据、所述空驶率、所述历史里程数据集中的所述历史运输数据及所述预设效能量化模型，确定所述目标运输车辆...
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