[发明专利]确定预计到达时间的方法及系统有效

专利信息
申请号: 201780017052.1 申请日: 2017-06-13
公开(公告)号: CN109478364B 公开(公告)日: 2022-04-15
发明(设计)人: 仲小伟;王子腾;王征 申请(专利权)人: 北京嘀嘀无限科技发展有限公司
主分类号: G08G1/00 分类号: G08G1/00
代理公司: 成都七星天知识产权代理有限公司 51253 代理人: 袁春晓
地址: 100193 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 确定 预计 到达 时间 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种确定预计达到时间的系统,包括:

至少一个计算机可读存储介质,包括用于管理服务提供的一组指令;以及

与所述至少一个存储介质通信的至少一个处理器,当执行所述一组指令时,所述至少一个处理器被配置为:

从终端设备接收包括出发地和目的地的服务请求;

基于所述出发地和所述目的地确定路线;

确定与所述路线相关联的第一特征;

基于所述第一特征和被训练好的迁移学习模型确定第二特征,所述第二特征为与预估实际路线有关的预估实际特征,所述迁移学习模型至少基于多个历史订单中每个历史订单的第一历史路线和第二历史路线的关联特征训练获得,所述第一历史路线为所述历史订单的计划行驶路线,所述第二历史路线为所述历史订单的实际行驶路线;以及

基于所述第二特征确定预计到达时间。

2.根据权利要求1所述的系统,其中基于所述第二特征确定所述预计到达时间还包括:

基于所述第二特征和被训练好的机器学习模型确定所述预计到达时间。

3.根据权利要求2所述的系统,还包括:

获取多个历史订单;

对于所述多个历史订单中的每一个,

确定与所述多个历史订单中的每一个相关联的第二历史路线;

确定与所述第二历史路线相关联的第二历史特征;

确定与所述多个历史订单中的每一个相关联的历史到达时间;以及

基于所述第二历史特征、与所述多个历史订单中的每一个相关联的历史到达时间训练所述机器学习模型;以及

基于所述训练确定所述被训练好的机器学习模型。

4.根据权利要求1所述的系统,所述至少一个处理器被配置为:

基于所述第二特征确定预估价格。

5.根据权利要求4所述的系统,其中基于所述第二特征确定所述预估价格还包括:

基于所述第二特征和被训练好的机器学习模型确定所述预估价格。

6.根据权利要求1所述的系统,其中基于所述出发地和所述目的地确定所述路线还包括:

根据地图信息确定所述路线。

7.根据权利要求1所述的系统,还包括:

获取所述多个历史订单;

对于所述多个历史订单中的每一个,

确定与所述多个历史订单中的每一个相关联的所述第一历史路线;

确定与所述第一历史路线相关联的第一历史特征;

确定与所述多个历史订单中的每一个相关联的所述第二历史路线;

确定与所述第二历史路线相关联的第二历史特征;以及

基于所述第一历史特征和所述第二历史特征训练所述迁移学习模型;以及

基于所述训练确定所述被训练好的迁移学习模型。

8.根据权利要求1所述的系统,与所述路线相关联的所述第一特征包括以下中的至少一个:订单特征、地图特征、司机特征、或交通特征。

9.根据权利要求1所述的系统,所述第二特征包括以下中的至少一个:位置特征、时间特征、司机特征、或交通特征。

10.一种在至少一个设备上实现的确定预计达到时间的方法,每个所述设备包括至少一个处理器、存储器和连接到网络的通信平台,所述方法包括:

所述至少一个处理器从终端设备接收包括出发地和目的地的服务请求;

所述至少一个处理器基于所述出发地和所述目的地确定路线;

所述至少一个处理器确定与所述路线相关联的第一特征;

所述至少一个处理器基于所述第一特征和被训练好的迁移学习模型确定第二特征,所述第二特征为与预估实际路线有关的预估实际特征,所述迁移学习模型至少基于多个历史订单中每个历史订单的第一历史路线和第二历史路线的关联特征训练获得,所述第一历史路线为所述历史订单的计划行驶路线,所述第二历史路线为所述历史订单的实际行驶路线;以及

所述至少一个处理器基于所述第二特征确定预计到达时间。

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