[发明专利]一种车辆流量预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种车辆流量预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取不同用户对当前类型的车辆的历史交互数据，并根据各历史交互数据确定与当前类型车辆对应的出行意愿时间序列；根据出行意愿时间序列拟合ARMA模型，并根据ARMA模型对未来设定时间段内当前类型车辆的车辆流量进行预测。本发明实施例的技术方案通过用户对当前类型车辆的出行意愿时间序列所拟合的ARMA模型，能够从出行意愿时间序列本身出发，考虑到出行意愿时间序列中不同数据之间的潜在联系，建立了历史数据与未来数据之间的映射关系，进而在对未来时间段内车辆流量的预测时，提高了预测精度和预测效率，从而提升了用户的使用体验。

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种车辆流量预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

共享经济作为一种新的经济形态，通过共享平台这一信息载体与用户进行高频交互，通过共享平台暂时转移供给方闲置资源，提高资产利用率，为需求方提供便利，为供给方创造价值。

在共享租车平台中为了给用户提供更好的服务，通常会根据用户的历史出行信息，对不同时段的车辆流量进行预测，以实现对不同时段不同类型的车辆的合理调配。

现有技术中对不同时段的车辆流量进行预测时，通常采用经验分析的方式加以实现。然而，由于经验分析过程耗时较长，同时其标准定义不统一、忽略了不同数据之间的潜在联系，导致采用经验分析的方式预测精度较差，从而降低了用户的使用体验。

发明内容

本发明提供一种车辆流量预测方法、装置、设备及存储介质，以提高对不同时段的车辆流浪的预测效率和预测精度，从而提升用户的使用体验。

第一方面，本发明实施例提供了一种车辆流量预测方法，包括：

获取不同用户对当前类型的车辆的历史交互数据，并根据各所述历史交互数据确定与所述当前类型车辆对应的出行意愿时间序列；

根据所述出行意愿时间序列拟合自回归滑动平均ARMA模型，并根据所述ARMA模型对未来设定时间段内所述当前类型车辆的车辆流量进行预测。

第二方面，本发明实施例还提供了一种车辆流量预测装置，包括：

时间序列确定模块，用于获取不同用户对当前类型的车辆的历史交互数据，并根据各所述历史交互数据确定与所述当前类型车辆对应的出行意愿时间序列；

车辆流量预测模块，用于根据所述出行意愿时间序列拟合自回归滑动平均ARMA模型，并根据所述ARMA模型对未来设定时间段内所述当前类型车辆的车辆流量进行预测。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面实施例所提供的一种车辆流量预测方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所提供的一种车辆流量预测方法。

本发明实施例通过获取不同用户对当前类型的车辆的历史交互数据，并根据各历史交互数据确定与当前类型车辆对应的出行意愿时间序列；根据出行意愿时间序列拟合ARMA模型，并根据ARAM模型对未来设定时间段内当前类型车辆的车辆流量进行预测。上述技术方案通过用户对当前类型车辆的出行意愿时间序列进行ARMA模型的拟合，使得拟合后的ARMA模型能够从出行意愿时间序列本身出发，考虑到出行意愿时间序列中不同数据之间的潜在联系，建立了历史数据与未来数据之间的映射关系，进而在对未来时间段内车辆流量的预测时，提高了预测精度和预测效率，从而提升了用户的使用体验。

附图说明