(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111388947.0 (22)申请日 2021.11.22 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114066079 A (43)申请公布日 2022.02.18 (73)专利权人 北京白龙马云行 科技有限公司 地址 100102 北京市朝阳区望京东路6号院 6号楼-2至4层01内3层H 01 (72)发明人 于志杰　 (74)专利代理 机构 北京三聚阳光知识产权代理 有限公司 1 1250 专利代理师 刘静 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01)G06Q 30/06(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) (56)对比文件 CN 111476588 A,2020.07.31 CN 110458336 A,2019.1 1.15 CN 109993408 A,2019.07.09 CN 111179006 A,2020.0 5.19 CN 113256015 A,2021.08.13 JP 201809 2445 A,2018.0 6.14 US 2003200133 A1,2003.10.23 审查员 陈晨 (54)发明名称 一种基于多租户的网约车供需差预测方法 及装置 (57)摘要 本发明提供了一种基于多租户的网约车供 需差预测方法及装置， 其中， 基于多租户的网约 车供需差 预测方法包括： 获取目标区域内的订单 数据、 司机位置数据和司机状态数据； 对所述订 单数据、 司机位置数据和司机状态数据进行订单 及可用运力预测， 得到订单预测结果和可用运力 预测结果； 基于所述订单预测结果和可用运力预 测结果， 确定所述目标区域的供需差预测结果。 本发明通过对目标区域内的数据进行处理， 得到 订单预测结果和可用运力预测结果， 进而得到目 标区域内的供需差预测结果， 在保证数据真实和 快速更新的情况下， 进一步保证了预测模型的准 确性， 进而大幅提高供需差预测判断的准确性和 高效性。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 114066079 B 2022.11.25 CN 114066079 B 1.一种基于多租户的网约车 供需差预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标区域内的订单 数据、 司机位置数据和司机状态数据； 对所述订单数据、 司机位置数据和司机状态数据进行订单及可用运力预测， 得到订单 预测结果和可用运力预测结果； 基于所述 订单预测结果和可用运力预测结果， 确定所述目标区域的供需差预测结果； 其中， 所述对所述订单数据、 司机位置数据和司机状态数据进行订单及可用运力预测， 得到订单 预测结果和可用运力预测结果， 包括： 获取所述订单数据、 司机位置数据和司机状态数据的特 征值； 将所述订单数据、 司机位置数据和司机状态数据的特征值输入预测模型进行订单及可 用运力预测， 得到订单 预测结果和可用运力预测结果； 所述预测模型通过如下 方式构建： 获取所述目标区域内所属的格子标识和所述目标区域内的租户标识， 所述格子标识为 预设区域划分范围对应的标识； 获取所述目标区域内的历史订单 数据、 历史司机位置数据和历史司机状态数据； 对所述目标区域内的格子标识、 租户标识、 历史订单数据、 历史司机位置数据和历史司 机状态数据进行 特征提取， 分别得到对应数据的历史特 征值； 基于所述历史特 征值， 构建预测模型； 所述预测模型包括： 订单预测模型和租户可用运力预测模型， 所述基于所述历史特征 值构建预测模型， 包括： 基于所述格子标识、 租户标识和历史订单 数据的历史特 征值， 构建订单 预测模型； 基于所述格子标识、 租户标识、 历史司机位置数据和历史司机状态数据的特征值， 构建 租户可用运力预测模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 基于所述历史订单数据、 历史司机位置数据和历史司机状态数据对应的历史特征值分 别对所述订单预测模型和所述租户可用运力预测模型进行训练， 得到最 终的订单预测模型 和租户可用运力预测模型。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述订单数据、 司机位置数据和司 机状态数据的特征值输入预测模型进 行订单及可用运力预测， 得到订单预测结果和可用运 力预测结果， 包括： 将所述订单数据、 司机位置数据和司机状态数据的特征值输入所述订单预测模型， 确 定订单预测结果； 将所述订单数据、 司机位置数据和司机状态数据的特征值输入所述租户可用运力预测 模型， 确定租户可用运力预测结果。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述订单预测结果和租户可用运 力预测结果， 确定供需差预测结果， 包括： 供需差预测计算方法为： 其中， p为所述订单预测结果， q为所述租户可用运力预测结果， P(k＝i)为所述供需差权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114066079 B 2预测结果。 5.一种基于多租户的网约车 供需差预测装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取目标区域内的订单 数据、 司机位置数据和司机状态数据； 第一处理模块， 用于对所述订单数据、 司机位置数据和司机状态数据进行订单及可用 运力预测， 得到订单 预测结果和可用运力预测结果； 第二处理模块， 用于基于所述订单预测结果和可用运力预测结果， 确定所述目标区域 的供需差预测结果； 其中， 所述第一处 理模块具体用于： 获取所述订单数据、 司机位置数据和司机状态数据的特 征值； 将所述订单数据、 司机位置数据和司机状态数据的特征值输入预测模型进行订单及可 用运力预测， 得到订单 预测结果和可用运力预测结果； 所述预测模型通过如下 方式构建： 获取所述目标区域内所属的格子标识和所述目标区域内的租户标识， 所述格子标识为 预设区域划分范围对应的标识； 获取所述目标区域内的历史订单 数据、 历史司机位置数据和历史司机状态数据； 对所述目标区域内的格子标识、 租户标识、 历史订单数据、 历史司机位置数据和历史司 机状态数据进行 特征提取， 分别得到对应数据的历史特 征值； 基于所述历史特 征值， 构建预测模型； 所述预测模型包括： 订单预测模型和租户可用运力预测模型， 所述基于所述历史特征 值构建预测模型， 包括： 基于所述格子标识、 租户标识和历史订单 数据的历史特 征值， 构建订单 预测模型； 基于所述格子标识、 租户标识、 历史司机位置数据和历史司机状态数据的特征值， 构建 租户可用运力预测模型。 6.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器和 处理器， 所述存储器和所述处理器之间互相通信连接， 所述存储器中存储有 计算机指 令， 所述处理器通过执行所述计算机指 令， 从而执行如权利要求 1‑4中任一项 所述 的方法。 7.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机指 令， 所述计算机指令用于使所述计算机从而执 行如权利要求1 ‑4任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114066079 B 3