[发明专利]预测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及车辆数量检测技术领域。该方法包括：获取目标区域内的特征数据；将特征数据输入预测模型，预测模型以多个预设区域中的每个预设区域的第二时间段内的历史车辆需调度量以及历史特征数据作为样本训练得到，其中，历史特征数据作为模型输入，历史车辆需调度量作为模型输出；获得预测模型预测的目标区域的车辆需调度量的预测值。本申请实施例将目标区域的特征数据输入给完成训练的模型，获得目标区域的车辆需调度量的预测值，从而指导工作人员根据预测值对目标区域的车辆进行投放，改善目标区域的车辆投放量与用户未满足的用车需求量(即车辆需调度量)不平衡的问题。

技术领域

本申请涉及车辆数量检测技术领域，具体而言，涉及一种预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，随着人们环保意识的增强，市场上出现了越来越多的共享车辆，共享自行车、共享电动车等逐渐受到人们的欢迎。

对于共享电动车来说，其车辆的管理和运营成本很高，因此当平台方对一个新的区域进行车辆投放时，往往会先试探性投放少量的车，再根据市场的反馈再慢慢增投车辆。

然而现有技术在投放车辆的过程中，往往很难把握在某一区域的车辆投放量与该区域的用户未满足的用车需求量的平衡。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种预测方法、装置、电子设备及存储介质，能够通过完成训练的模型对某一区域的车辆需调度量预测，从而改善该区域车辆投放量与用户未满足的用车需求量不平衡的问题。

一方面，本申请实施例提供一种预测方法，包括：获取目标区域内的特征数据，所述特征数据包括第一时间段内的服务特征数据、环境特征数据以及用户特征数据；将所述特征数据输入预测模型，所述预测模型以多个预设区域中的每个预设区域的第二时间段内的历史车辆需调度量以及历史特征数据作为样本训练得到，其中，所述历史特征数据作为模型输入，所述历史车辆需调度量作为模型输出；获得所述预测模型预测的目标区域的车辆需调度量的预测值。

本申请实施例将目标区域的特征数据输入给完成训练的模型，获得目标区域的车辆需调度量的预测值，从而指导工作人员根据预测值对目标区域的车辆进行投放，改善目标区域的车辆投放量与用户未满足的用车需求量(即车辆需调度量)不平衡的问题。

可选地，在所述将所述特征数据输入预测模型之前，所述方法还包括：获取多个预设区域中每个预设区域的第二时间段内的历史车辆需调度量以及历史特征数据，所述历史特征数据包括第二时间段内的服务特征数据、环境特征数据以及用户特征数据；将所述每个预设区域的第二时间段内的历史车辆需调度量以及历史特征数据作为样本，对预测模型进行训练，获得训练后的预测模型，其中，所述历史特征数据作为模型输入，所述历史车辆需调度量作为模型输出。

预测模型是以每个预设区域在第二时间段内的历史车辆需调度量以及历史特征数据作为样本训练获得的，其中，历史特征数据作为自变量，历史车辆需调度量作为因变量。

可选地，对于每个预设区域，获取第二时间段内的历史车辆需调度量，包括：获取用户在所述第二时间段内发送车辆使用请求但在预设时间段内未使用车辆的第一次数；获取用户在所述第二时间段内发送车辆查找请求但未发送车辆使用请求的第二次数；计算所述第一次数与所述第二次数之和，将其作为该预设区域所述第二时间段内的历史车辆需调度量。

用户发送车辆使用请求但未使用车辆通常是由于车辆是坏车而导致用户的用车需求无法得到满足，同一辆坏车可能会被多个人请求使用，因此统计第一次数可以真实的记录用户未被满足的用车需求数。用户发送车辆查找请求但未发送车辆使用请求通常是由于用户打开应用程序欲找车，但用户所在位置附近无可用车辆。获得第一次数与第二次数之和，便可以获得预测区域的第二时间段内的用户未被满足的用车需求量，即需要调度车辆的数量。