[发明专利]一种共享汽车动态借车实现方法

说明书

本发明涉及一种共享汽车动态借车实现方法，包括：建立借车需求预测模型；建立借车时刻预测模型；获得触点数据、网点数据和汽车数据；利用判别算法得到订单能否创建结果；利用借车需求预测模型预测用户需求确认结果；通过调度算法得到调度时间；利用借车时刻预测模型预测需求时间；结合订单创建结果、用户需求确认结果、调度时间和需求时间判断用户需求是否得到满足，从而判断是否进行汽车调度。与现有技术相比，充分考虑了网点供需不平衡的问题，充分考虑用户特征和偏好，全方位多角度地解决了共享汽车动态借车问题，可以得到更精确的效果，具有更好的可行性和实用性，可以满足和吸引更多的用户，且可以提高系统服务质量、产生更大利润。

技术领域

本发明涉及共享汽车需求预测及调度领域，尤其是涉及一种共享汽车动态借车实现方法。

背景技术

汽车共享系统一方面发展规模逐渐扩大，另一方面为提供更好的用户体验，无需同站点借还车辆的单向站点还车系统愈发普及，越来越多的汽车共享系统存在站点供需不平衡的现象，如：站点之间存在潮汐现象、单个站点借还不平衡现象等。针对这些问题，挖掘汽车共享系统的特征和需求，越来越受到研究者的关注，目前关于汽车共享系统的研究主要分为以下三个方面：系统特征分析、运营模型策略和需求预测。其中特征分析包括汽车共享系统站点借还特征分析、用户行为分析；运营模型策略包括战略规划、战术指导和执行优化层面，如战略系统规划及评价模型方法、战术层面的库存分配及调度研究和执行优化层面的调度及用户激励策略；需求预测包括系统长期静态需求和短时动态需求预测。对于汽车共享而言，如何有效的实现运营优化并满足用户需求是提高服务质量、控制系统成本的重要问题，而运营优化的基础是挖掘系统站点、用户的各类特征，明确用户需求，因此为最大限度满足用户与系统车辆的匹配，服务于运营优化的动态短时需求预测亟待解决。

汽车共享系统的现有研究多部分集中于宏观静态长期预测的研究，分析系统站点布局、收费定价和收益情况等，对于服务于站点供需不平衡情况进行短时站点供需规律特征挖掘的研究仍不充足。

除面临站点的供需不平衡现状，建立站点供需特征定量描述研究和规律挖掘外，应通过订单数据中的用户层面，对于系统内部的用户用车特征进行偏好分析，而非单纯分类集计，分析用户行为的内在规律，采用统计学概率方法描述用户的借还行为，为进一步动态需求预测打下研究基础。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种共享汽车动态借车实现方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种共享汽车动态借车实现方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1：获得多源数据，并建立基于Logit的借车需求预测模型；

步骤S2：基于多源数据建立基于多元线性回归的借车时刻预测模型；

步骤S3：获得触点数据、网点数据和汽车数据；

步骤S4：基于触点数据和网点数据，利用判别算法得到订单能否创建结果；

步骤S5：基于触点数据和网点数据，利用借车需求预测模型预测用户需求确认结果；

步骤S6：基于触点数据、网点数据和汽车数据，通过调度算法得到调度时间；

步骤S7：基于触点数据和网点数据，利用借车时刻预测模型预测用户的需求时间；

步骤S8：结合订单能否创建结果、用户需求确认结果、调度时间和需求时间判断用户需求是否得到满足，若是，进行汽车调度，实现动态借车，若否，结束。

所述的步骤S1包括：

步骤S11：获得用户多源数据；

步骤S12：通过相关性分析与随机森林算法对多源数据进行筛选；