[发明专利]一种网约车定价方法、系统、存储介质及设备

说明书

本发明涉及一种网约车定价方法、系统、存储介质及设备，其方法包括获取网约车的历史运营数据信息，并根据历史运营数据信息提取网约车续租因子；根据网约车续租因子建立续租预测模型、租赁公司收益变动模型和司机收益变动模型；根据网约车续租预测模型、租赁公司收益变动模型和司机收益变动模型确定网约车定价信息。本发明的网约车定价方法，根据租赁公司历史运营数据信息提取影响网约车续租的因子，并建立续租预测模型、租赁公司收益变动模型和司机收益变动模型，确定最优的定价信息，使得网约车的定价更加合理，在不增加运营成本的基础上，实现网约车司机和租赁公司共赢，降低了网约车租赁公司的运营风险，提高了司机租车意愿。

技术领域

本发明涉及车辆租购技术领域，尤其涉及一种网约车定价方法、系统、存储介质及设备。

背景技术

新能源+人工智能是汽车行业未来发展的必然趋势，近年来得益于财税补贴政策的大力支持，我国新能源汽车已经连续4年超高速发展，但随着财政补贴退坡与双积分政策并行，虽然新能源汽车仍以政策推动为主，但是市场因素对新能源汽车的推动作用越来越大。

滴滴和美团掀起的网约车大战，将给补贴越来越少的新能源乘用车带来又一发展机遇，成为当前唯一明确的高频应用场景。大多网约车司机采取“以租代购”的方式，每个月向租赁公司支付固定月租来获得车辆使用权，但随着网约车市场竞争日渐激烈，司机奖励、补贴越来越低，一方面，部分司机难以承受高昂的月租而不再向租赁公司续租，这导致车辆闲置，租赁公司回本周期长、经营困难；另一方面，不同司机的行驶时长、里程存在差异，部分司机无法每天出车，但使用统一的固定月租明显存在不公平性，降低了司机的租车意愿。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种网约车定价方法、系统、存储介质及设备。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种网约车定价方法，包括如下步骤：

步骤1：获取网约车的历史运营数据信息，并根据所述历史运营数据信息提取网约车续租因子；

步骤2：根据所述网约车续租因子建立续租预测模型、租赁公司收益变动模型和司机收益变动模型；

步骤3：根据所述网约车续租预测模型、租赁公司收益变动模型和司机收益变动模型确定网约车定价信息。

本发明的有益效果是：本发明的网约车定价方法，根据租赁公司历史运营数据信息提取影响网约车续租的因子，并建立续租预测模型、租赁公司收益变动模型和司机收益变动模型，确定最优的定价信息，使得网约车的定价更加合理，在不增加运营成本的基础上，实现网约车司机和租赁公司共赢，降低了网约车租赁公司的运营风险，提高了司机租车意愿。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进：

进一步：所述步骤1具体包括：

步骤11：获网约车的历史运营数据信息，并根据网约车次月是否续租将所述历史运营数据信息分为续租样本和非续租样本；

步骤12：对所述续租样本和非续租样本进行特征提取处理，得到网约车续租因子。

上述进一步方案的有益效果是：通过分析租赁公司历史运营数据信息，可对租赁公司运营情况进行全面了解；将运营数据信息分为两类，观察两类样本的分布差异，可初步确定哪些因素将影响司机续租意愿，最后通过特征工程进行特征构建、特征提取、特征选择，把原始样本转变为模型的训练样本，提升模型性能。

进一步：所述步骤2具体包括：

步骤21：分别对所述续租样本和非续租样本进行重采样，使得所述续租样本和非续租样本占比相等；

步骤22：将所述历史运营数据信息分为训练集和测试集，并采用不同分类预测模型进行预测，并将预测结果最优的所述分类预测模型作为续租预测模型；