[发明专利]一种基于多租户的网约车供需差预测方法及装置

权利要求书

1.一种基于多租户的网约车供需差预测方法，其特征在于，包括：

获取目标区域内的订单数据、司机位置数据和司机状态数据；

对所述订单数据、司机位置数据和司机状态数据进行订单及可用运力预测，得到订单预测结果和可用运力预测结果；

基于所述订单预测结果和可用运力预测结果，确定所述目标区域的供需差预测结果；

其中，所述对所述订单数据、司机位置数据和司机状态数据进行订单及可用运力预测，得到订单预测结果和可用运力预测结果，包括：

获取所述订单数据、司机位置数据和司机状态数据的特征值；

将所述订单数据、司机位置数据和司机状态数据的特征值输入预测模型进行订单及可用运力预测，得到订单预测结果和可用运力预测结果；

所述预测模型通过如下方式构建：

获取所述目标区域内所属的格子标识和所述目标区域内的租户标识，所述格子标识为预设区域划分范围对应的标识；

获取所述目标区域内的历史订单数据、历史司机位置数据和历史司机状态数据；

对所述目标区域内的格子标识、租户标识、历史订单数据、历史司机位置数据和历史司机状态数据进行特征提取，分别得到对应数据的历史特征值；

基于所述历史特征值，构建预测模型；

所述预测模型包括：订单预测模型和租户可用运力预测模型，所述基于所述历史特征值构建预测模型，包括：

基于所述格子标识、租户标识和历史订单数据的历史特征值，构建订单预测模型；

基于所述格子标识、租户标识、历史司机位置数据和历史司机状态数据的特征值，构建租户可用运力预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

基于所述历史订单数据、历史司机位置数据和历史司机状态数据对应的历史特征值分别对所述订单预测模型和所述租户可用运力预测模型进行训练，得到最终的订单预测模型和租户可用运力预测模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述订单数据、司机位置数据和司机状态数据的特征值输入预测模型进行订单及可用运力预测，得到订单预测结果和可用运力预测结果，包括：

将所述订单数据、司机位置数据和司机状态数据的特征值输入所述订单预测模型，确定订单预测结果；

将所述订单数据、司机位置数据和司机状态数据的特征值输入所述租户可用运力预测模型，确定租户可用运力预测结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述订单预测结果和租户可用运力预测结果，确定供需差预测结果，包括：

供需差预测计算方法为：

其中，p为所述订单预测结果，q为所述租户可用运力预测结果，P(k＝i)为所述供需差预测结果。