[发明专利]乘客打车时刻分布区间的预测方法和系统

说明书

本发明涉及一种乘客打车时刻分布区间的预测方法和系统，该方法包括：获取在预设区域和第一预设时间段内多个乘客使用打车平台打车的时刻，形成历史打车时刻序列；根据预设的方差无偏估计公式，对所述历史打车时刻序列的方差进行无偏估计；根据无偏估计得到的方差，预测在所述预设区域内乘客使用所述打车平台在第二预设时间段内打车的时刻分布区间。本发明对历史打车时刻序列的方差进行估计，获知这些打车时刻的大致分布情况，因此可以预测出未来时间段内乘客打车时刻的分布区间，进而在乘客打车时刻的集中分布区间内派出较多的车辆，而在乘客打车时刻的分散分布区间派出较少的车辆，以避免出现空载车辆较多及供不应求的情况。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，特别是一种乘客打车时刻分布区间的预测方法和系统。

背景技术

目前，打车软件已经成为人们日常出行的重要工具，调度中心根据人们在打车软件中的用车请求对车辆进行调度，进而满足其用车需求。在实际中，由于在不同的区域、不同的时段，有车辆需求的乘客数量不同，因此有可能出现处于空载状态的车辆过多的情况，当然也有可能出现供不应求的情况。

因此，若想避免空载车辆较多、供不应求的情况，有必要了解在某一区域某一时间段内的乘客打车时刻的大致分布情况，为提供一种与车辆需求量相匹配的车辆派出方案提供支持。

发明内容

为此，本发明提供一种乘客打车时刻分布区间的预测方法和系统，可以预测出在预设区域、未来一预设时间段内的乘客打车时刻分布区间，进而在乘客打车时刻的集中分布区间内派出较多的车辆，而在乘客打车时刻的分散分布区间派出较少的车辆，以避免出现空载车辆较多及供不应求的情况。

第一方面，本发明提供的乘客打车时刻分布区间的预测方法，包括：

获取在预设区域和第一预设时间段内多个乘客使用打车平台打车的时刻，形成历史打车时刻序列；

根据预设的方差无偏估计公式，对所述历史打车时刻序列的方差进行无偏估计；

根据无偏估计得到的方差，预测在所述预设区域内乘客使用所述打车平台在第二预设时间段内打车的时刻分布区间。

可选的，所述方差无偏估计公式为：

其中，D'(X)为采用所述方差无偏估计公式计算得到的方差，X为历史打车时刻序列，t_i为X中的第i个时刻，为X中所有时刻的平均值，n为X中时刻的个数。

可选的，所述方差无偏估计公式为：

其中，D'(X)为采用所述方差无偏估计公式计算得到的方差，X为历史打车时刻序列，t_i为X中的第i个时刻，为X中所有时刻的平均值，n为X中时刻的个数，η为惩罚系数，c为X中所有时刻对应的打车地址的个数。

可选的，所述根据无偏估计得到的方差，预测在所述预设区域内乘客使用所述打车平台在第二预设时间段内打车的时刻分布区间，包括：

根据预设的方差分布模型，确定无偏估计得到的方差的波动区间；

根据所述波动区间，预测所述时刻分布区间；

其中，所述方差分布模型为无偏估计得到的方差与的乘积的分布模型，n为历史打车时刻序列中时刻的个数，σ为历史打车时刻序列的理论标准差。

可选的，所述方差分布模型为n-1个正态分布变量的平方和的分布模型。

第二方面，本发明提供的乘客打车时刻分布区间的预测系统，包括：

获取模块，用于获取在预设区域和第一预设时间段内多个乘客使用打车平台打车的时刻，形成历史打车时刻序列；