[发明专利]一种网约车订单量预测方法及装置

说明书

本申请提供一种网约车订单量预测方法及装置，该方法包括：获取下单热点区域；从所述下单热点区域的用户服务数据中提取若干特征样本；其中，所述特征样本至少包括第一预设时间段的用户服务数据特征和第二预设时间段的用户服务数据特征中的订单量特征；所述第一预设时间段早于第二预设时间段；将所述第一预设时间段的用户服务数据特征作为输入变量，将所述第二预设时间段的用户服务数据特征中的订单量特征作为预测变量训练订单预测模型，并基于训练出的所述订单预测模型预测所述下单热点区域在未来目标时间段的订单量。使用本申请提供的方法可实现下单热点区域订单量的预测。

技术领域

本申请涉及计算机通信领域，尤其涉及一种网约车订单量预测方法及装置。

背景技术

随着智能设备和移动互联网技术的发展，结合互联网的新型出行方式，如网约车等也出现了蓬勃的发展。

为了更好地满足用户的出行需求以及运营人员的运营需求，可基于下单热点区域的历史下单量预测未来的下单量，通过预测到的未来的下单量实现对司机的合理调配等业务。因此，预测热点区域的订单下单量就成为业界亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种网约车订单量预测方法及装置，用以预测下单热点区域的订单量。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

根据本申请的第一方面，提供一种网约车订单量预测方法，所述方法包括：

获取下单热点区域；

从所述下单热点区域的用户服务数据中提取若干特征样本；其中，所述特征样本至少包括第一预设时间段的用户服务数据特征和第二预设时间段的用户服务数据特征中的订单量特征；所述第一预设时间段早于第二预设时间段；

将所述第一预设时间段的用户服务数据特征作为输入变量，将所述第二预设时间段的用户服务数据特征中的订单量特征作为预测变量训练订单预测模型，并基于训练出的所述订单预测模型预测所述下单热点区域在未来目标时间段的订单量。

可选的，所述用户服务数据包括订单数据以及多个维度的与用户下单相关的实时数据；

所述从所述下单热点区域的用户服务数据中提取若干特征样本，包括：

获取与所述下单热点区域对应的实时订单数据以及多个维度的与用户下单相关的实时数据；

获取与所述下单热点区域对应的与当前时间段间隔若干预设时间段的历史订单数据；

将所述实时订单数据、所述多个维度的与用户下单相关的实时数据以及所述历史订单数据作为所述下单热点区域的用户服务数据；

从所述下单热点区域的用户服务数据中提取若干特征样本。

可选的，所述方法还包括：

基于预留的特征样本，对所述订单预测模型进行验证。

可选的，所述基于预留的特征样本，对所述订单预测模型进行验证，包括：

基于预设的时间分界点，从所述特征样本中划分出验证特征样本；

基于所述验证特征样本，对所述订单预测模型进行验证。

可选的，所述基于预留的特征样本，对所述订单预测模型进行验证，包括：

将所述特征样本划分为若干份；

轮换选取所述若干份特征样本中的预设份数的特征样本作为验证特征样本；

基于所述验证特征样本，对所述订单预测模型进行验证。

可选的，从所述多个维度的与用户下单相关的实时数据提取的特征包括下单时间特征、下单位置特征、交通特征、天气特征。