[发明专利]共享交通工具的调度方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种共享交通工具的调度方法，其特征在于，包括：

利用预先训练得到的预测模型预测目标站点在当前时刻之后预设时间段内各时间节点的预测车辆总数；

获取所述目标站点的最大容量；

确定预测车辆总数最小的时间节点并获取最小预测车辆总数，确定预测车辆总数最大的时间节点并获取最大预测车辆总数；

基于最小预测车辆总数、最大预测车辆总数和所述最大容量之间的数值大小关系，确定出车辆调出数量并生成调度任务，以供工作人员进行车辆调度。

2.如权利要求1所述的共享交通工具的调度方法，其特征在于，所述基于最小预测车辆总数、最大预测车辆总数和所述最大容量之间的数值大小关系，确定出车辆调出数量，包括：

判断所述最大预测车辆总数与所述最小预测车辆总数的差是否大于所述最大容量；

当所述差小于等于所述最大容量时，从大于所述最大预测车辆总数与所述最大容量的差的数值范围内确定出所述车辆调出数量。

3.如权利要求2所述的共享交通工具的调度方法，其特征在于，所述车辆调出数量为所述最小预测车辆总数，所述调度任务的执行时间为所述当前时刻到预测车辆总数最小的时间节点之间。

4.如权利要求2所述的共享交通工具的调度方法，其特征在于，

当所述差大于所述最大容量时，在所述预测车辆总数最小的时间节点和预测车辆总数最大的时间节点之间，确定一个基准时间节点，所述基准时间节点的预测车辆总数大于所述最大预测车辆总数与所述最大容量的差，并且所述基准时间节点之后的时间节点对应的预测车辆总数随时间递增；

从大于等于所述最大预测车辆总数与所述最大容量的差的数值范围内确定出所述车辆调出数量。

5.如权利要求4所述的共享交通工具的调度方法，其特征在于，所述车辆调出数量为所述基准时间节点的预测车辆总数，所述调度任务的执行时间为所述基准时间节点与所述基准时间节点下一个时间节点之间。

6.如权利要求4所述的共享交通工具的调度方法，其特征在于，所述当所述差大于所述最大容量时，在所述预测车辆总数最小的时间节点和预测车辆总数最大的时间节点之间，确定一个基准时间节点，包括：

从所述预测车辆总数最小的时间节点开始，将其之后的每个时间节点对应的预测车辆总数与所述最大预测车辆总数与所述最大容量的差进行比较；

确定出预测车辆总数大于所述最大预测车辆总数与所述最大容量的差的时间节点集合；

对所述时间节点集合中每个时间节点之后的时间节点逐个进行判断，判断其之后的时间节点对应的预测车辆总数是否随时间递增，得到基准时间节点集合；

从所述基准时间节点集合中确定出所述基准时间节点。

7.如权利要求6所述的共享交通工具的调度方法，其特征在于，所述从所述基准时间节点集合中确定出所述基准时间节点，包括：

将所述基准时间节点集合中每个时间节点对应的预测车辆总数与所述最大容量进行比较，得到比较结果；

从所述比较结果中选择时间最晚并且预测车辆总数小于所述最大容量的时间节点，作为所述基准时间节点。

8.如权利要求1所述的共享交通工具的调度方法，其特征在于，在获取所述目标站点的最大容量之后，还包括：

将所述各时间节点的预测车辆总数与所述最大容量进行比较；

当存在目标时间节点的预测车辆总数超过所述最大容量时，设置所述调度任务的执行时间在所述当前时刻之后以及所述目标时间节点之前。

9.如权利要求1-8任一项所述的共享交通工具的调度方法，其特征在于，所述利用预先训练得到的预测模型预测目标站点在当前时刻之后预设时间段内各时间节点的预测车辆总数，包括：

获取所述当前时刻所述目标站点的实际车辆数量；

基于所述当前时刻所述目标站点的实际车辆数量预测出所述目标站点每个时间节点的车辆数、停车数和订单数；

将所述车辆数与所述停车数相加，并减去所述订单数，得到对应时间节点的预测车辆总数。