[发明专利]确定交通工具需求数据的方法及装置

权利要求书

1.一种确定交通工具需求数据的方法，其特征在于，包括：

获取终端所处的当前位置；

根据与所述当前位置对应的至少一个地理区域中的每个地理区域，获取所述终端对应的交通工具从所述当前位置到所述每个地理区域所需耗用的行程时长；

基于所述行程时长，确定与所述每个地理区域对应的预测时间段；

确定所述每个地理区域在相对应的预测时间段内的交通工具需求数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于需求预测模型，确定所述当前位置所在的地理区域在至少一个指定预测时间段内的交通工具需求数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述行程时长，确定与所述每个地理区域对应的预测时间段，包括：

根据所述终端对应的交通工具从所述当前位置到所述地理区域所需耗用的行程时长，确定所述交通工具到达所述地理区域的时刻；

确定与所述时刻对应的预测时间段，其中，所述时刻在所述预测时间段内，或所述预测时间段的起始时间距所述时刻最小，或所述预测时间段的终止时间距所述时刻最小。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个地理区域包括所述当前位置所在区域的至少一个周边区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述每个地理区域在相对应的预测时间段内的交通工具需求数据，包括：

基于需求预测模型，预测所述地理区域在所述预测时间段内的交通工具需求数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述需求预测模型是利用所述地理区域的历史交通工具需求数据进行机器学习获得的。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述交通工具需求数据包括：交通工具调度订单量和/或运力缺口量。

8.根据权利要求2或5所述的方法，其特征在于，所述需求预测模型的输入变量包括以下一种或多种：

天气特征；

历史N天的交通工具调度订单量；

历史N天的运力缺口量；其中，N为大于或等于1的整数；

在当前时刻之前的设定时长内的交通工具调度订单量；

在当前时刻之前的设定时长内的运力缺口量；

在当前时刻之前的设定时长内的空闲司机量。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向所述终端发送所述交通工具需求数据。

10.一种确定交通工具需求数据的装置，其特征在于，包括：

位置获取单元，用于获取终端所处的当前位置；

第一确定单元，用于根据与所述当前位置对应的至少一个地理区域中的每个地理区域，获取所述终端对应的交通工具从所述当前位置到所述每个地理区域所需耗用的行程时长；

第二确定单元，用于基于所述行程时长，确定与所述每个地理区域对应的预测时间段；

第三确定单元，用于确定所述每个地理区域在相对应的预测时间段内的交通工具需求数据。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第四确定单元，用于基于需求预测模型，确定所述当前位置所在的地理区域在至少一个指定预测时间段内的交通工具需求数据。

12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元包括：

第一确定子单元，用于根据所述终端对应的交通工具从所述当前位置到所述地理区域所需耗用的行程时长，确定所述交通工具到达所述地理区域的时刻；

第二确定子单元，用于确定与所述时刻对应的预测时间段，其中，所述时刻在所述预测时间段内，或所述预测时间段的起始时间距所述时刻最小，或所述预测时间段的终止时间距所述时刻最小。