[发明专利]订单需求预测方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本发明实施例提供一种订单需求预测方法、装置、电子设备及可读存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取输入特征数据；基于所述输入特征数据，对所述待测区域在所述当前时间之后的订单需求进行预测。该方法可以根据地图数据和网约车在待测区域的历史位置数据可以更好的预测未来在待测区域的网约车的供给情况，以及根据历史订单数据可以预测未来在待测区域的订单情况，从而可知待测区域在未来的供需情况，由此可在供需不平衡时，可以对网约车进行合理调度，以满足待测区域的供需平衡，使得能够最大化司机的使用效率，且减少乘客的等待时间，提高服务质量。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种订单需求预测方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着智慧交通的快速发展，给人们的出行带来了极大的便利。近几年，网约车已经成为了居民出行的重要方式之一，其在线叫车的模式和随叫随到的服务深受用户喜爱。对于网约车提供商来说，准确的预测用户需求不仅能够最大化司机的使用效率，而且能够减少乘客的等待时间，提高服务质量。

而现有技术中，预测用户需求的方法一般是采集历史订单数据随着时间的变化趋势，从而预测未来订单的变化趋势，这种方式只能单一地预测某个区域未来的订单可能会增加还是减少，而无法预测该区域实际的供需情况。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种订单需求预测方法、装置、电子设备及可读存储介质。

第一方面，本发明实施例提供了一种订单需求预测方法，所述方法包括：获取输入特征数据，所述输入特征数据包括待测区域当前的地图数据、在当前时间以前的预设时间段内的网约车在所述待测区域的历史位置数据及历史订单数据；基于所述输入特征数据，对所述待测区域在所述当前时间之后的订单需求进行预测。

在上述实现过程中，通过基于待测区域的地图数据，网约车在待测区域的历史位置数据和历史订单数据来共同待测区域在当前时间之后的订单需求进行预测，根据地图数据和网约车在待测区域的历史位置数据可以更好的预测未来在待测区域的网约车的供给情况，以及根据历史订单数据可以预测未来在待测区域的订单情况，从而可知待测区域在未来的供需情况。相比于现有技术中只能对某个区域的订单情况进行预测，而无法预测该区域内网约车的供给情况，而本方案中，即可对订单情况进行预测，也可对网约车的供给情况进行预测，从而可预测待测区域在未来的网约车和乘客之间的供需情况，由此可在供需不平衡时，可以对网约车进行合理调度，以满足待测区域的供需平衡，使得能够最大化司机的使用效率，且减少乘客的等待时间，提高服务质量。

可选地，基于所述输入特征数据，对所述待测区域在所述当前时间之后的订单需求进行预测，包括：将所述输入特征数据输入预测模型，通过所述预测模型对所述待测区域在所述当前时间之后的订单需求进行预测。

在上述实现过程中，通过将输入特征数据输入至预测模型，通过预测模型对待测区域在未来时间的订单需求进行预测，由于预测模型为经过训练的模型，在训练过程中，可以采用大量的输入特征数据对预测模型进行训练，从而可以通过训练不断优化预测模型内部的参数，所以通过预测模型进行预测可以获得较为准确的预测结果。

可选地，所述预测模型为编码-解码Encoder-Decoder模型，将所述输入特征数据输入预测模型，通过所述预测模型对所述待测区域在所述当前时间之后的订单需求进行预测，包括：将所述输入特征数据输入至所述Encoder-Decoder模型，获得用于表征所述待测区域在所述当前时间之后的订单需求的预测结果。

在上述实现过程中，通过Encoder-Decoder模型实现订单需求的预测，由于在Encoder-Decoder模型中，在解码时，在产生每一个输出的时候，都能过做到充分利用输入数据中携带的信息，由此可以更好的考虑输入特征数据与输出的预测结果之间的密切关系，所以其具有较好的预测精度，所以，可以提高预测结果的准确性。