專車調度方法和裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及車聯網技術，尤其涉及一種專車調度方法和裝置。
【背景技術】
[0002] 隨著城市人口的增長，乘車需求一直增長。為了滿足乘客的乘車需求，在客運車輛 的運營中，如何對車輛進行調度十分重要。
[0003] 現有技術中的車輛調度，例如，專車的調度中，乘客通過手機應用來預約車輛，預 約并付費成功將產生訂單，專車調度中心依據訂單中乘客預約車輛的時間、出發(fā)地與目的 地等信息為乘客分配車輛。
[0004] 但是，上述方法中，由于產生訂單后才開始調度，可能導致專車空載里程較長，造 成乘客等待較長時間，用戶體驗差。
【發(fā)明內容】
[0005] 本發(fā)明提供一種專車調度方法和裝置，以提高用戶體驗。
[0006] 本發(fā)明提供的專車調度方法，包括：
[0007] 根據Μ天內R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數量、Μ天內R個區(qū)域的第j+Ι個時 段的乘車訂單數量和當天的R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數量，確定當天的R個區(qū)域 的第j+Ι個時段的預測乘車訂單數量，其中，1 <j<T且為整數，R為大于等于2的整數， T為大于等于2的整數，Μ為大于等于2的整數；
[0008] 根據所述預測乘車訂單數量和空載專車的位置對當天的第j+Ι個時段的所述空 載專車進行調度。
[0009] 進一步地，所述根據Μ天內R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數量、Μ天內R個區(qū) 域的第j+Ι個時段的乘車訂單數量和當天的R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數量，確定 當天的R個區(qū)域的第j+Ι個時段的預測乘車訂單數量，包括：
[0010] 根據Μ天內R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數量、Μ天內第i個區(qū)域的第j+Ι個 時段的乘車訂單數量和當天的R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數量，確定第i個區(qū)域的 第j個時段的回歸系數向量，其中，1 <i<R且為整數；
[0011] 根據所述第i個區(qū)域的第j個時段的回歸系數向量和當天的R個區(qū)域的第j個時 段的乘車訂單數量確定當天的第i個區(qū)域的第j+Ι個時段的預測乘車訂單數量；
[0012] 根據所述當天的第i個區(qū)域的第j+Ι個時段的預測乘車訂單數量確定當天的R個 區(qū)域的第j+Ι個時段的預測乘車訂單數量。
[0013] 進一步地，所述根據Μ天內R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數量、Μ天內第i個 區(qū)域的第j+Ι個時段的乘車訂單數量和當天的R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數量，確 定第i個區(qū)域的第j個時段的回歸系數向量，包括：
[0014] 根據公式f= (X7 .Fm角定第i個區(qū)域的第j個時段的回歸系數向 量，其中，X表示Μ天內R個區(qū)域的第j個時段乘車訂單數量矩陣，Y表示Μ天內第i個區(qū)域 的第j+1個時段的乘車訂單數量向量，
：，_X表示當天的R個區(qū)域的 第j個時段的乘車訂單數量向量，xq表示第q天的R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數量 向量，1彡q彡Μ且為整數，k為預設的參數。
[0015] 進一步地，所述根據所述預測乘車訂單數量和空載專車的位置對當天的第j+Ι個 時段的所述空載專車進行調度之前，包括：
[0016] 根據Μ天內R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數量和乘車訂單位置確定R個區(qū)域 的第j+Ι個時段中每一個路段匹配的乘車訂單數量的概率。
[0017] 進一步地，所述根據所述預測乘車訂單數量和空載專車的位置對當天的第j+Ι個 時段的所述空載專車進行調度，包括：
[0018] 根據R個區(qū)域的第j+Ι個時段的每一個路段匹配的乘車訂單數量的概率與所述預 測乘車訂單數量確定預測乘車訂單位置；
[0019] 根據預測乘車訂單位置和空載專車的位置采用KM算法對所述空載專車進行調 度。
[0020] 本發(fā)明還提供一種專車調度裝置，包括：
[0021] 第一確定模塊，用于根據Μ天內R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數量、Μ天內R個區(qū)域的第j+Ι個時段的乘車訂單數量和當天的R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數量， 確定當天的R個區(qū)域的第j+Ι個時段的預測乘車訂單數量，其中，1 <j<T且為整數，R為 大于等于2的整數，T為大于等于2的整數，Μ為大于等于2的整數；
[0022] 調度模塊，用于根據所述預測乘車訂單數量和空載專車的位置對當天的第j+Ι個 時段的所述空載專車進行調度。
[0023] 進一步地，所述第一確定模塊包括：
[0024] 第一確定子模塊，用于根據Μ天內R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數量、Μ天內 第i個區(qū)域的第j+Ι個時段的乘車訂單數量和當天的R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數 量，確定第i個區(qū)域的第j個時段的回歸系數向量，其中，1 <i<R且為整數；
[0025] 第二確定子模塊，用于根據所述第i個區(qū)域的第j個時段的回歸系數向量和當天 的R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數量確定當天的第i個區(qū)域的第j+Ι個時段的預測乘 車訂單數量；
[0026] 第三確定子模塊，用于根據所述當天的第i個區(qū)域的第j+Ι個時段的預測乘車訂 單數量確定當天的R個區(qū)域的第j+Ι個時段的預測乘車訂單數量。
[0027] 進一步地，所述第一確定子模塊具體用于：
[0028] 根據公式f=CT.r·iT1/7.r·r確定第i個區(qū)域的第j個時段的回歸系數向 量，其中，X表示Μ天內R個區(qū)域的第j個時段乘車訂單數量矩陣，Y表示Μ天內第i個區(qū)域 的第j+Ι個時段的乘車訂單數量向量，
.，_X表示當天的R個區(qū)域的 第j個時段的乘車訂單數量向量，xq表示第q天的R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數量 向量，1彡q彡Μ且為整數，k為預設的參數。
[0029] 進一步地，所述裝置還包括：
[0030] 第二確定模塊，用于根據Μ天內R個區(qū)域的第j個時段的乘車訂單數量和乘車訂 單位置確定R個區(qū)域的第j+Ι個時段中每一個路段匹配的乘車訂單數量的概率。
[0031] 進一步地，所述調度模塊具體包括：
[0032] 第四確定子模塊，用于根據R個區(qū)域的第j+Ι個時段的每一個路段匹配的乘車訂 單數量的概率與所述預測乘車訂單數量確定預測乘車訂單位置；
[0033] 調度子模塊，用于根據預測乘車訂單位置和空載專車的位置采用KM算法對所述 空載專車進行調度。
[0034] 本發(fā)明提供的專車調度方法和裝置，通過根據Μ天內R個區(qū)域的第j個時段的乘 車訂單數量、Μ天內R個區(qū)域的第j+Ι個時段的乘車訂單數量和當天的R個區(qū)域的第j個 時段的乘車訂單數量，確定當天的R個區(qū)域的第j+Ι個時段的預測乘車訂單數量，根據預測 乘車訂單數量和空載專車的位置對當天的第j+Ι個時段的空載專車進行調度，通過采用Μ 天內第j個時段、第j+Ι個時段的歷史乘車訂單信息和當天的第j個時段的乘車訂單信息 對當天的第j+Ι個時段的乘車訂單數量進行預測，能根據歷史乘車訂單數量確定當天的第 j+Ι個時段的預測乘車數量，從而，在進行專車調度的時候能根據第j+Ι個時段的預測乘車 訂單數量提前開始調度，減少了乘客等待時間，提高了用戶體驗。
【附圖說明】
[0035] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可 以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0036] 圖1為本發(fā)明提供的專車調度方法實施例一的流程示意圖；
[0037] 圖2為本發(fā)明提供的專車調度方法實施例二的流程示意圖；
[0038] 圖3為本發(fā)明提供的專車調度方法實施例三的流程示意圖；
[0039] 圖4為本發(fā)明提供的專車調度裝置實施例一的結構示意圖；
[0040] 圖5為本發(fā)明提供的專車調度裝置實施例二的結構示意圖；
[0041] 圖6為本發(fā)明提供的專車調度裝置實施例三的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0042] 下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于 本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他 實施例，