[发明专利]目标矩阵预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种目标矩阵预测方法、装置、设备及存储介质，属于交通预测技术领域。本发明的目标矩阵预测方法包括获取城市地图，将获取到的城市地图划分为六边形网格地图；根据六边形网格地图，将目标订单路径转换为多边形路径；将目标时间段划分为时间片段；根据时间片段和多边形路径生成每一时间片段对应的六边形路径图；根据六边形路径图，得到目标预测模型；将待预测的订单数据输入到目标预测模型中进行交通预测，得到目标矩阵。这种目标矩阵预测方法能够将订单数据矩阵化，实现对出行需求的准确预测。

技术领域

本发明涉及交通预测技术领域，尤其涉及一种目标矩阵预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

为了方便人们的出行，网约车服务的需求日益增大。为了更好地调度网约车，目前，常常根据历史订单数据对乘客的订单需求进行预测，往往存在着预测准确性不高的问题。因此，如何提供一种目标矩阵预测方法，将订单数据矩阵化，实现对出行需求的准确预测，成为了亟待解决的问题。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种目标矩阵预测方法，能够将订单数据矩阵化，实现对出行需求的准确预测。

本发明还提出一种具有上述目标矩阵预测方法的目标矩阵预测装置。

本发明还提出一种具有上述目标矩阵预测方法的目标矩阵预测设备。

本发明还提出一种计算机可读存储介质。

根据本发明的第一方面实施例的目标矩阵预测方法，包括：

获取城市地图；

将获取到的城市地图划分为六边形网格地图；

根据所述六边形网格地图，将目标订单路径转换为多边形路径；

根据预划分的时间片段将所述多边形路径分割为对应每一时间片段的六边形路径图；

根据所述六边形路径图，得到目标预测模型；

将待预测的订单数据输入到所述目标预测模型中进行交通预测，得到目标矩阵。

根据本发明实施例的目标矩阵预测方法，至少具有如下有益效果：这种目标矩阵预测方法通过获取城市地图，将获取到的城市地图划分为六边形网格地图，根据六边形网格地图，将目标订单路径转换为多边形路径；将目标时间段划分为时间片段，根据预划分的时间片段将多边形路径分割为对应每一时间片段的六边形路径图。这一方式能够将城市地图划分为六边形区域，将每一时间片段的目标订单路径进行图结构化，得到六边形路径图。进而根据六边形路径图，对构建的预测模型进行训练，得到目标预测模型。最后将待预测的订单数据输入到目标预测模型中进行交通预测，得到目标矩阵。该方法能够将订单数据进行矩阵化，在时间特征和空间特征上对矩阵化的订单路径进行预测，提高对出行需求的预测准确性。

根据本发明的一些实施例，所述将获取到的城市地图划分为六边形网格地图，包括：

对所述城市地图进行拆分处理，得到六边形网格和顺序路径；

根据所述六边形网格和所述顺序路径，得到六边形网格地图对应的折线路径；

根据所述折线路径，生成六边形网格地图。

根据本发明的一些实施例，所述根据所述六边形路径图得到目标预测模型，包括：

根据所述六边形路径图分别构建动态图卷积网络和门循环神经网络；

根据所述动态图卷积网络和门循环神经网络构建预测模型；

对所述预测模型进行训练和验证，得到目标预测模型。

根据本发明的一些实施例，所述根据所述六边形路径图分别构建动态图卷积网络和门循环神经网络，包括：