[发明专利]一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法

权利要求书

1.一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1：用车前需确认客户身份信息，并同时上传至共享电动汽车客户端，并将所有客户身份信息汇总后进行集体画像；

S2：从共享电动汽车的行车记录仪中调取视频录像数据，从共享电动汽车中的导航软件中调取行车路线数据，从共享电动汽车中中的车载智能终端中获取共享电动汽车的数据，然后将上述数据汇总，用于分析用户的用车行为习惯；

S3：将用户的用车行为习惯的数据上传至共享电动汽车客户端，并与标准的用车数据进行对比，将区别处进行标记，并将该标记处的标准用车数据传递至车载智能终端，用于提醒用户按照标准用车数据进行用车；

S4：若客户未按照车载智能终端上显示的标准用车数据进行用车，可判断该用户的用车行为习惯为用户的需求，若客户按照车载智能终端上显示的标准用车数据进行用车，可判断该标准用车数据为用户的需求，并将该用户的需求纳入步骤S1中的集体画像中，这样就完成了对共享电动汽车用户需求的预测。

2.根据权利要求1所述的一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法，其特征在于：所述步骤S1中客户身份信息包括姓名、性别、年龄以及居住地址，在进行集体画像前，需对客户身份信息进行模糊处理，该模糊处理包括去除客户身份信息中的姓名，并使得客户身份信息中的姓名、性别、年龄以及居住地址不进行一一对应，用于保护客户身份信息的安全。

3.根据权利要求1所述的一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法，其特征在于：所述步骤S1中集体画像为按客户年龄段生成扇形统计图，并在同一年龄段中按照客户男女性别不同继续用百分比进行分隔。

4.根据权利要求1所述的一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法，其特征在于：所述步骤S2中需将视频录像数据、行车路线数据和共享电动汽车的数据中的异常数据的剔除，其包括对剔除掉不具有样本意义的数据、剔除掉不准确的数据、剔除掉前后浮动较大的数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法，其特征在于：所述步骤S2视频录像数据包括行车速度和时间；

所述共享电动汽车的数据包括换道、直角转弯和调头在内的驾驶状况和郊区、城区、高速公路在内的各种路况时，驾驶人员的方向盘转角、油门开度、车轮转速和换挡数据以及共享电动汽车的剩余电量；

所述行车路线数据包括共享电动汽车的行车路线。

6.根据权利要求1所述的一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法，其特征在于：所述步骤S4中获得的共享电动汽车用户需求的预测传送至共享电动汽车客户端，通过服务器进行整理，纳入数据库中。