[发明专利]一种基于多租户的网约车预测方法及装置

说明书

本发明提供了一种基于多租户的网约车预测方法及装置，其中，基于多租户的网约车预测方法包括：获取目标区域内的数据，数据包括目标区域内的租户标识、订单数据、时间数据和天气数据及所属的网格索引数据；基于目标区域内的租户标识、订单数据、时间数据和天气数据及所属的网格索引数据进行单租户供需预测，得到基于单租户的网约车预测结果；整合基于单租户的网约车预测结果，确定目标区域内的基于多租户的网约车预测结果。本发明在保证及时、准确预测的前提下，针对异常情况导致的网约车订单激增的情况，做到了及时反应、快速处理，保证了区域内的供需关系稳定。

技术领域

本发明涉及网约车领域，具体涉及一种基于多租户的网约车预测方法及装置。

背景技术

网约车技术的迅速发展，逐渐替代了传统的“路边招手打车”的方式，通过用户根据实际情况事先在网约车平台上确定出行时间和目的地，保证了用户出行的便捷性和可计划性。目前的网约车系统多是通过收集历史数据构建预测模型，加入实时数据对预测模型进行更新和修正，但仍然会存在无法对异常情况进行快速处理的问题，如遇到上下班高峰期、节假日或者突发天气等网约车订单激增的情况，常常无法进行及时、准确预测，导致部分区域内网约车的供需关系不平衡。

发明内容

因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的预测模型无法对异常情况进行快速处理，导致不能及时、准确反映网约车预测结果的缺陷，从而提供一种基于多租户的网约车预测方法及装置。

根据第一方面，本发明实施例提供了一种基于多租户的网约车预测方法，所述方法包括：

获取目标区域内的数据，所述数据包括所述目标区域内的租户标识、订单数据、时间数据和天气数据及所属的网格索引数据；

基于所述目标区域内的租户标识、订单数据、时间数据和天气数据及所属的网格索引数据进行单租户供需预测，得到基于单租户的网约车预测结果；

整合所述基于单租户的网约车预测结果，确定所述目标区域内的基于多租户的网约车预测结果。

可选地，所述基于所述目标区域内的租户标识、订单数据、时间数据和天气数据及所属的网格索引数据进行单租户供需预测，得到基于单租户的网约车预测结果，包括：

获取所述目标区域内的租户标识、订单数据、时间数据和天气数据及所属的网格索引数据的特征值；

将所述目标区域内的租户标识、订单数据、时间数据和天气数据及所属的网格索引数据的特征值输入预测模型进行单租户供需预测，得到基于单租户的网约车预测结果。

可选地，所述预测模型通过如下方式构建：

获取所述目标区域内的历史数据，所述历史数据包括所述目标区域内的历史租户标识、历史订单数据、历史时间数据和历史天气数据及所属的历史网格索引数据；

对所述目标区域内的历史数据进行特征提取，分别得到对应历史数据的历史特征值；

基于所述历史特征值，构建预测模型。

可选地，还包括：

基于所述目标区域内的历史数据对应的历史特征值，对所述预测模型进行训练，得到最终的预测模型。

可选地，所述基于所述目标区域内的历史数据对应的历史特征值，对所述预测模型进行训练，得到最终的预测模型包括：

将所述历史特征值的样本数据输入所述预测模型得到对应的预测值；

基于样本数据对应的真实值和所述预测值，计算样本校正结果；

基于所述样本校正结果，确定最终的预测模型。

可选地，通过如下公式计算样本校正结果：