[发明专利]一种基于多源数据融合预测网约车订单量的方法

摘要

本发明公开了一种基于多源数据融合预测网约车订单量的方法。提出基于比例矩阵加权平均的分层预测模型进行OD订单量预测。提出基于比例矩阵加权平均的方式对未来时间片的比例矩阵进行预测，其权值是根据时间、天气、等特征的相似度度量函数来确定的，因此该算法可以有效地将这些多源数据进行融合。最后根据得到的比例矩阵中对应的值将城市总订单量进行分配，得到每个OD的订单量。本发明采用梯度提升回归树算法对未来时间片的城市总订单量进行预测，再结合比例矩阵加权平均的方式对未来时间片的比例矩阵进行预测，最后通过PMWA算法有效地将这些多源数据进行融合，得到每个OD的订单量，有效解决“多线预测”问题，具有较高的预测精度。

主权项

1.一种基于多源数据融合预测网约车订单量的方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、按照日期采集整理历史订单数据集、天气数据集和/或交通拥堵数据集；/nS2、基于梯度提升回归树算法预测未来时间片的城市总订单量；/nS3、基于比例矩阵加权平均方式预测未来时间片的比例矩阵；/nS4、基于OD订单量预测算法PMWA，根据S3所得到的比例矩阵对应值对S2所得到的城市总订单量进行分配，即得到每个OD的订单量；/n其中，所述时间片间隔为10-30分钟；优选地，所述时间片间隔为30分钟。/n