[发明专利]预测和利用地图服务中出行时间的可变性

权利要求书

1.一种用于预测针对行程的出行时间的可变性并且利用经预测的所述可变性用于路线规划的系统，所述系统包括：

显示器；

一个或多个处理器；以及

存储器，存储指令，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行方法，所述方法包括：

接收与所述行程相关联的起点、目的地和开始时间；

接收从所述起点向所述目的地行进的一个或多个候选路线，每个候选路线包括多个个体路线路段；

使用机器学习模型来生成每个候选路线的出行时间的测量的可变性，其中，所述机器学习模型：

捕获所述候选路线内的每个个体路线路段的出行时间的可变性；

捕获所述候选路线的出行时间的可变性；以及

捕获所述候选路线内的连续个体路线路段上的出行时间的相互依赖性，所述相互依赖性包括一个或多个潜在变量，所述一个或多个潜在变量捕获所述个体路线路段上的所述出行时间的关系；

基于标准，从所述候选路线中推荐一个或多个路线，所述标准是至少部分地基于出行时间的所述测量的所述可变性的；以及

使得在所述显示器上呈现用户界面，所述用户界面被配置为：

图形地显示所推荐的一个或多个路线；并且

图形地显示针对所推荐的一个或多个路线的出行时间的测量。

2.根据权利要求1所述的系统，所述方法还包括：

在图形地显示所推荐的一个或多个路线之前，根据使所述标准最小化的路线来排名所述候选路线。

3.根据权利要求1所述的系统，其中所述标准包括以下各项中的至少一项：出行时间的百分位数、或在指定时间之前到达所述目的地将发生的概率。

4.根据权利要求1所述的系统，其中被包括在所述机器学习模型中的所述潜在变量包括捕获在所述行程的不同路段上的出行时间的概率依赖性的未观测量。

5.根据权利要求1所述的系统，其中所述潜在变量包括以下各项中的至少一项：

捕获出行时间的行程级别可变性的潜在变量，作为在构成针对所述行程的所述候选路线的候选路线的所有路段上出行速度比通常更快或更慢的程度；

捕获出行时间的路段级别可变性的潜在变量，作为针对在所述候选路线中彼此靠近的针对所述候选路线的路段出行速度相似的趋势；或

捕获组成所述候选路线的所述路段上的拥堵级别的潜在变量。

6.根据权利要求1所述的系统，其中出行时间的所述测量包括出行时间的范围。

7.根据权利要求1所述的系统，所述用户界面还被配置为：提供用于调整针对用户的风险规避级别的交互式虚拟工具，所述风险规避级别在风险的所述级别调整时，引起所述标准的调整。

8.一种计算机实现的方法，包括：

接收与行程相关联的起点、目的地和开始时间；

获得从所述起点向所述目的地行进的一个或多个候选路线，每个候选路线包括多个个体路线路段；

至少部分地基于机器学习模型来预测每个候选路线的出行时间的测量的可变性，其中，所述机器学习模型：

捕获所述候选路线内的每个个体路线路段的出行时间的可变性；

捕获所述候选路线的出行时间的可变性；以及

捕获所述候选路线内的连续个体路线路段上的出行时间的相互依赖性，所述相互依赖性包括一个或多个潜在变量，所述一个或多个潜在变量捕获所述个体路线路段上的所述出行时间的关系；

至少部分地基于标准来从所述候选路线中推荐一个或多个路线，所述标准是至少部分地基于出行时间的所述测量的所述可变性的；以及

提供针对所推荐的所述一个或多个路线的出行时间的测量。

9.根据权利要求8所述的计算机实现的方法，其中所述标准包括以下各项中的至少一项：出行时间的百分位数、或在指定时间之前到达所述目的地将发生的概率。