[发明专利]一种预测估计到达时间的方法、装置和计算设备

说明书

本发明涉及人工智能领域，提供了一种预测估计到达时间的方法和装置，以提高ETA预测的准确率。所述方法包括：筛选待预测估计到达时间ETA用户；根据待预测ETA用户的驾驶轨迹数据和待预测ETA用户的驾驶轨迹数据所对应路段的路况状态，提取待预测ETA用户的个性特征数据；将提取的待预测ETA用户的个性特征数据输入ETA输出模型，以输出预测ETA用户的ETA。本发明提供的技术方案在提取了待预测ETA用户的个性特征数据，输入到ETA输出模型后输出的预测ETA用户的ETA，其得出的ETA将更加接近于从出发地至目的地的实际到达时间，所预测出的ETA的精准度更高，能够更好地服务于ETA用户。

技术领域

本发明属于人工智能领域，尤其涉及一种预测估计到达时间的方法、装置和计算机设备。

背景技术

在地图服务中，估计到达时间(Estimated Time of Arrival，ETA)是指从地点A到地点B的时间花费预估。基于精确的ETA，人们可以合理地安排出行时间，例如，若从地点A到达地点B的ETA是2.5小时，则为了有更多的机动，人们可以提前3小时左右或更长的时间出发。

现有的一种预测EAT的方法是基于机器学习来计算ETA。在这种技术方案中，ETA的计算主要考量出发地点至目的地点之间路线的特征，例如路线长度、路线的实时速度、其中的红绿灯和转弯等。按照现有的方法中，只要出发地点和目的地点之间的路线是相同的，就会得出相同的ETA。

然而，实际情形是，不同的两个人，即使同一时间驾驶交通工具出发，走相同的路线，从地点A去地点B所花费的时间应该是不一样的。若按照现有的预测ETA的方法，针对不同的两个人却会给出相同的ETA。显然，现有的预测ETA的方法，其预测结果与实际到达时间很大概率上存在较大的误差。

发明内容

本发明提供一种预测估计到达时间的方法、装置和计算机设备，以提高ETA预测的准确率。

本发明第一方面提供了一种预测估计到达时间的方法，所述方法包括：

筛选待预测估计到达时间ETA用户；

根据所述待预测ETA用户的驾驶轨迹数据和所述待预测ETA用户的驾驶轨迹数据所对应路段的路况状态，提取所述待预测ETA用户的个性特征数据；

将所述提取的待预测ETA用户的个性特征数据输入ETA输出模型，以输出所述预测ETA用户的ETA。

结合本发明第一方面，在第一方面的第一种实施方式中，所述根据所述待预测ETA用户的驾驶轨迹数据和所述待预测ETA用户的驾驶轨迹数据所对应路段的路况状态，提取所述待预测ETA用户的个性特征数据，包括：

根据所述待预测ETA用户在任意一条路段L_i上的驾驶轨迹数据和所述路段L_i的路况状态，计算所述待预测ETA用户在所述路段L_i上的个性特征数据；

采用与计算所述待预测ETA用户在所述路段L_i上的个性特征数据相同的方法，计算所述待预测ETA用户在路段集L中每一条路段上的个性特征数据，所述Li∈L。

结合本发明第一方面的第一种实施方式，在第一方面的第二种实施方式中，所述根据所述待预测ETA用户在任意一条路段L_i上的驾驶轨迹数据和所述路段L_i的路况状态，计算所述待预测ETA用户在所述路段L_i上的个性特征数据，包括：

根据浮动车回传的在所述路段L_i上实时信息，测算所述浮动车在所述路段L_i上的平均速率V_c，所述浮动车在所述路段L_i上的平均速率V_c对应于所述路段L_i的路况状态S_i；