CN107153882A - 乘客打车时刻分布区间的预测方法和系统 - Google Patents
乘客打车时刻分布区间的预测方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107153882A CN107153882A CN201610122417.4A CN201610122417A CN107153882A CN 107153882 A CN107153882 A CN 107153882A CN 201610122417 A CN201610122417 A CN 201610122417A CN 107153882 A CN107153882 A CN 107153882A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mrow
- moment
- taxi
- variance
- mator
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 101150096839 Fcmr gene Proteins 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/02—Reservations, e.g. for tickets, services or events
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
- G06Q10/083—Shipping
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/20—Monitoring the location of vehicles belonging to a group, e.g. fleet of vehicles, countable or determined number of vehicles
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/029—Location-based management or tracking services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及一种乘客打车时刻分布区间的预测方法和系统,该方法包括:获取在预设区域和第一预设时间段内多个乘客使用打车平台打车的时刻,形成历史打车时刻序列;根据预设的方差无偏估计公式,对所述历史打车时刻序列的方差进行无偏估计;根据无偏估计得到的方差,预测在所述预设区域内乘客使用所述打车平台在第二预设时间段内打车的时刻分布区间。本发明对历史打车时刻序列的方差进行估计,获知这些打车时刻的大致分布情况,因此可以预测出未来时间段内乘客打车时刻的分布区间,进而在乘客打车时刻的集中分布区间内派出较多的车辆,而在乘客打车时刻的分散分布区间派出较少的车辆,以避免出现空载车辆较多及供不应求的情况。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域,特别是一种乘客打车时刻分布区间的预测方法和系统。
背景技术
目前,打车软件已经成为人们日常出行的重要工具,调度中心根据人们在打车软件中的用车请求对车辆进行调度,进而满足其用车需求。在实际中,由于在不同的区域、不同的时段,有车辆需求的乘客数量不同,因此有可能出现处于空载状态的车辆过多的情况,当然也有可能出现供不应求的情况。
因此,若想避免空载车辆较多、供不应求的情况,有必要了解在某一区域某一时间段内的乘客打车时刻的大致分布情况,为提供一种与车辆需求量相匹配的车辆派出方案提供支持。
发明内容
为此,本发明提供一种乘客打车时刻分布区间的预测方法和系统,可以预测出在预设区域、未来一预设时间段内的乘客打车时刻分布区间,进而在乘客打车时刻的集中分布区间内派出较多的车辆,而在乘客打车时刻的分散分布区间派出较少的车辆,以避免出现空载车辆较多及供不应求的情况。
第一方面,本发明提供的乘客打车时刻分布区间的预测方法,包括:
获取在预设区域和第一预设时间段内多个乘客使用打车平台打车的时刻,形成历史打车时刻序列;
根据预设的方差无偏估计公式,对所述历史打车时刻序列的方差进行无偏估计;
根据无偏估计得到的方差,预测在所述预设区域内乘客使用所述打车平台在第二预设时间段内打车的时刻分布区间。
可选的,所述方差无偏估计公式为:
其中,D'(X)为采用所述方差无偏估计公式计算得到的方差,X为历史打车时刻序列,ti为X中的第i个时刻,为X中所有时刻的平均值,n为X中时刻的个数。
可选的,所述方差无偏估计公式为:
其中,D'(X)为采用所述方差无偏估计公式计算得到的方差,X为历史打车时刻序列,ti为X中的第i个时刻,为X中所有时刻的平均值,n为X中时刻的个数,η为所述惩罚系数,c为X中所有时刻对应的打车地址的个数。
可选的,所述根据无偏估计得到的方差,预测在所述预设区域内乘客使用所述打车平台在第二预设时间段内打车的时刻分布区间,包括:
根据预设的方差分布模型,确定无偏估计得到的方差的波动区间;
根据所述波动区间,预测所述时刻分布区间;
其中,所述方差分布模型为无偏估计得到的方差与的乘积的分布模型,n为历史打车时刻序列中时刻的个数,σ为历史打车时刻序列的理论标准差。
可选的,所述方差分布模型为n-1个正态分布变量的平方和的分布模型。
第二方面,本发明提供的乘客打车时刻分布区间的预测系统,包括:
获取模块,用于获取在预设区域和第一预设时间段内多个乘客使用打车平台打车的时刻,形成历史打车时刻序列;
估计模块,用于根据预设的方差无偏估计公式,对所述历史打车时刻序列的方差进行无偏估计;
预测模块,用于根据无偏估计得到的方差,预测在所述预设区域内乘客使用所述打车平台在第二预设时间段内打车的时刻分布区间。
可选的,所述估计模块中采用的方差无偏估计公式为:
其中,D'(X)为采用所述方差无偏估计公式计算得到的方差,X为历史打车时刻序列,ti为X中的第i个时刻,为X中所有时刻的平均值,n为X中时刻的个数。
可选的,所述估计模块中采用的方差无偏估计公式为:
其中,D'(X)为采用所述方差无偏估计公式计算得到的方差,X为历史打车时刻序列,ti为X中的第i个时刻,为X中所有时刻的平均值,n为X中时刻的个数,η为所述惩罚系数,c为X中所有时刻对应的打车地址的个数。
可选的,所述预测模块具体用于:
根据预设的方差分布模型,确定无偏估计得到的方差的波动区间;
根据所述波动区间,预测所述时刻分布区间;
其中,所述方差分布模型为无偏估计得到的方差与的乘积的分布模型,n为历史打车时刻序列中时刻的个数,σ为历史打车时刻序列的理论标准差。
可选的,所述方差分布模型为n-1个正态分布变量的平方和的分布模型。
根据以上技术方案,本发明对若干个打车时刻形成的历史打车时刻序列的方差进行估计,由于根据估计得到的方差可以获知这些打车时刻的大致分布情况,因此可以预测出未来时间段内乘客打车时刻的分布区间,进而在乘客打车时刻的集中分布区间内派出较多的车辆,满足较多用户的用车需求,而在乘客打车时刻的分散分布区间派出较少的车辆,以降低车辆资源的浪费,以避免出现空载车辆较多及供不应求的情况。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些图获得其他的附图。
图1示出了本公开一实施例提供的乘客打车时刻分布区间的预测方法的流程示意图;
图2示出了本公开另一实施例提供的乘客打车时刻分布区间的预测系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图,对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本公开保护的范围。
如图1所示,本公开一实施例提供了一种乘客打车时刻分布区间的预测方法,该方法包括:
S1、获取在预设区域和第一预设时间段内多个乘客使用打车平台打车的时刻,形成历史打车时刻序列;
可以理解的是,所谓的预设区域,可以是某个城市,也可以是城市内的某个区。对于中小城市来说,区域可以是整个城市,而对于一线的大城市来说,区域可以是城市中的某个区,例如北京市海淀区。
可以理解的是,历史打车时刻序列为所获取的各个打车时刻的集合,对于各个时刻没有顺序要求。举例来说,历史打车时刻序列中包括在北京市海淀区、春节期间内,80个乘客使用滴滴打车软件打车的时刻。
S2、根据预设的方差无偏估计公式,对所述历史打车时刻序列的方差进行无偏估计;
S3、根据无偏估计得到的方差,预测在所述预设区域内乘客使用所述打车平台在第二预设时间段内打车的时刻分布区间。
本实施例提供的乘客打车时刻分布区间的预测方法中,对若干个打车时刻形成的历史打车时刻序列的方差进行估计,由于根据估计得到的方差可以获知这些打车时刻的大致分布情况,因此可以预测出未来时间段内乘客打车时刻的分布区间,例如根据北京市海淀区去年在十一假期期间内的历史打车时刻,预测北京市海淀区今年十一假期内的乘客打车时刻分布区间,进而在该预设区域内乘客打车时刻的集中分布区间内派出较多的车辆,满足较多用户的用车需求,而在该预设区域内乘客打车时刻的分散分布区间内派出较少的车辆,以降低车辆资源的浪费,以避免出现空载车辆较多及供不应求的情况。
可以理解的是,本实施例中采用方差无偏估计公式对方差进行估计,由于在实际中形成的历史打车时刻序列中不可能包括无限数量的历史打车时刻,而本实施例中采用方差无偏估计公式可以根据有限数量的历史打车时刻,估计历史打车时刻序列的方差,减少由于样本数量较少造成的计算偏差。下面本实施例提供两个可选的方差无偏估计公式,第一个方差无偏估计公式为:
其中,D'(X)为采用该方差无偏估计公式计算得到的方差,X为历史打车时刻序列,ti为X中的第i个时刻,为X中所有时刻的平均值,n为X中时刻的个数。
下面对上述方差无偏估计公式进行简略推导,以证明其相对传统的方差计算公式可以减小一定的偏差:
传统的方差计算公式为
采用传统的方差计算公式推导方差的期望值:
将带入上式后得到:
由于D(X)=E(X2)-E(X)2,故
其中,μ为乘客打车时刻的实际期望值,σ为乘客打车时刻的实际标准差;
进而,
当n很大的时候,
也就是说,在统计意义下,可以采用传统的方差计算公式对方差进行估计。而在正常的打车业务场景下,n通常小于100,再用传统的方差计算公式进行计算,就会产生较大的偏差。
经上面的推导发现,
对上式进行变换,得到
进一步地,
因此得到公式:
但是,对于打车时刻更少的历史打车时刻序列,第一个方差无偏估计公式可能仍会有一定的偏差,这样在第一个方差无偏估计公式的基础上进一步修正,通过对几组数据进行试验,在第一个方差无偏估计公式的基础上增加一个惩罚系数,得到第二个方差无偏估计公式:
其中,D'(X)为采用该方差无偏估计公式计算得到的方差,X为历史打车时刻序列,ti为X中的第i个时刻,为X中所有时刻的平均值,n为X中时刻的个数,η为所述惩罚系数,c为X中所有时刻对应的打车地址的个数。
在实际应用时,可以根据样本数量的多少选择合适的方差无偏估计公式。
在具体实施时,S3的具体过程可包括图1中未示出的:
S31、根据预设的方差分布模型,确定无偏估计得到的方差的波动区间;
其中,所述方差分布模型为无偏估计得到的方差与的乘积的分布模型,n为历史打车时刻序列中历史打车时刻的个数,σ为历史打车时刻序列的理论标准差;
S32、根据所述波动区间,预测所述时刻分布区间。
在实际应用中,可以直接根据方差无偏估计公式估计得到的方差值预测乘客打车时刻的分布区间,但是在实际中存在各种各样的影响因素,导致实际的方差值与估计的方差值之间存在一定的差距,因此本实施例首先确定方差的波动区间,然后再根据波动区间预测乘客打车时刻的分布区间,以提高预测的准确度。
可以理解的是,这里根据方差无偏估计公式估计得到的方差为一个具体的实测值,而σ为一个理论上的标准差,是一个未知值,因此估计得到的方差D'(X)与理论上的标准差σ之间并不是平方的关系,即D'(X)≠σ2,因此无偏估计得到的方差与相乘时是不能相消的。
在具体实施时,方差分布模型可采用n-1个正态分布变量的平方和的分布模型,即下面对的分布模型x(n-1)进行简要推导:
根据大量的数据分析,发现每个乘客的打车时刻服从正态分布,T~N(μ,σ2),对T做变换,则Z服从标准正态分布。
根据上式对D’的公式进一步化简,得到:
然后与一个n阶的正交矩阵A,该矩阵的第一行全部为
设一个Y矩阵:
令Y=AZ,
由于所以Yi仍为正态分布变量。
由于Zi之间相互独立,易知cov(Zi,Zj)=δij
因此,Yi之间也是相互独立的,其中下标i、j、s、t代表为相应矩阵的行或列;
于是,
而,
所以,
即
因此,与n-1个正态分布变量的平方和的分布模型相同,即
可以理解的是,尽管上述推导过程是针对第一个方差无偏估计公式进行的,实际上针对第二个方差无偏估计公式也是适用的。
基于上述方差分布模型,即可确定波动区间,具体过程可以为:
由以下概率公式进行推导:
得到波动区间为:
其中,为n-1个正态分布变量的平方和的分布模型在横坐标为处的概率的平方,为n-1个正态分布变量的平方和的分布模型在横坐标为处的概率的平方,a为n-1个正态分布变量的平方和的分布模型的置信度。
在具体实施时,S32的具体预测过程可以有多种,例如根据该波动区间的最大值和最小值,分别预测乘客打车时刻的分布区间,然后再取这两个分布区间的交集。再例如,在波动区间内取几个方差值,根据这几个方差值分别预测对应的乘客打车时刻分布区间,对得到的几个分布区间进行一定的运算处理,例如求加权平均,得到最终的乘客打车时刻分布区间。在实际应用中可以根据实际情况设置S32的具体预测过程。
基于相同的发明构思,本公开另一实施例提供了一种乘客打车时刻分布区间的预测系统,如图2所示,该系统100包括:
获取模块101,用于获取在预设区域和第一预设时间段内多个乘客使用打车平台打车的时刻,形成历史打车时刻序列;
估计模块102,用于根据预设的方差无偏估计公式,对所述历史打车时刻序列的方差进行无偏估计;
预测模块103,用于根据无偏估计得到的方差,预测在所述预设区域内乘客使用所述打车平台在第二预设时间段内打车的时刻分布区间。
可选的,所述估计模块中采用的方差无偏估计公式为:
其中,D'(X)为采用所述方差无偏估计公式计算得到的方差,X为历史打车时刻序列,ti为X中的第i个时刻,为X中所有时刻的平均值,n为X中时刻的个数。
可选的,所述估计模块中采用的方差无偏估计公式为:
其中,D'(X)为采用所述方差无偏估计公式计算得到的方差,X为历史打车时刻序列,ti为X中的第i个时刻,为X中所有时刻的平均值,n为X中时刻的个数,η为所述惩罚系数,c为X中所有时刻对应的打车地址的个数。
可选的,所述预测模块具体用于:
根据预设的方差分布模型,确定无偏估计得到的方差的波动区间;
根据所述波动区间,预测所述时刻分布区间;
其中,所述方差分布模型为无偏估计得到的方差与的乘积的分布模型,n为历史打车时刻序列中历史打车时刻的个数,σ为历史打车时刻序列的理论标准差。
可选的,所述方差分布模型为n-1个正态分布变量的平方和的分布模型。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或者部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤。
本发明的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解;其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种乘客打车时刻分布区间的预测方法,其特征在于,包括:
获取在预设区域和第一预设时间段内多个乘客使用打车平台打车的时刻,形成历史打车时刻序列;
根据预设的方差无偏估计公式,对所述历史打车时刻序列的方差进行无偏估计;
根据无偏估计得到的方差,预测在所述预设区域内乘客使用所述打车平台在第二预设时间段内打车的时刻分布区间。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方差无偏估计公式为:
<mrow>
<msup>
<mi>D</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mover>
<mi>t</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
</mrow>
<mo>)</mo>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中,D'(X)为采用所述方差无偏估计公式计算得到的方差,X为历史打车时刻序列,ti为X中的第i个时刻,为X中所有时刻的平均值,n为X中时刻的个数。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方差无偏估计公式为:
<mrow>
<msup>
<mi>D</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<munderover>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mover>
<mi>t</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mi>&eta;</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<munderover>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mover>
<mi>t</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mi>min</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mi>max</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mn>0.2</mn>
<mo>,</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<mi>lg</mi>
<mi> </mi>
<mi>c</mi>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中,D'(X)为采用所述方差无偏估计公式计算得到的方差,X为历史打车时刻序列,ti为X中的第i个时刻,为X中所有时刻的平均值,n为X中时刻的个数,η为所述惩罚系数,c为X中所有时刻对应的打车地址的个数。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据无偏估计得到的方差,预测在所述预设区域内乘客使用所述打车平台在第二预设时间段内打车的时刻分布区间,包括:
根据预设的方差分布模型,确定无偏估计得到的方差的波动区间;
根据所述波动区间,预测所述时刻分布区间;
其中,所述方差分布模型为无偏估计得到的方差与的乘积的分布模型,n为历史打车时刻序列中时刻的个数,σ为历史打车时刻序列的理论标准差。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方差分布模型为n-1个正态分布变量的平方和的分布模型。
6.一种乘客打车时刻分布区间的预测系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取在预设区域和第一预设时间段内多个乘客使用打车平台打车的时刻,形成历史打车时刻序列;
估计模块,用于根据预设的方差无偏估计公式,对所述历史打车时刻序列的方差进行无偏估计;
预测模块,用于根据无偏估计得到的方差,预测在所述预设区域内乘客使用所述打车平台在第二预设时间段内打车的时刻分布区间。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述估计模块中采用的方差无偏估计公式为:
<mrow>
<msup>
<mi>D</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mover>
<mi>t</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
</mrow>
<mo>)</mo>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中,D'(X)为采用所述方差无偏估计公式计算得到的方差,X为历史打车时刻序列,ti为X中的第i个时刻,为X中所有时刻的平均值,n为X中时刻的个数。
8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述估计模块中采用的方差无偏估计公式为:
<mrow>
<msup>
<mi>D</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<munderover>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mover>
<mi>t</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mi>&eta;</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<munderover>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mover>
<mi>t</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mi>min</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mi>max</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mn>0.2</mn>
<mo>,</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<mi>lg</mi>
<mi> </mi>
<mi>c</mi>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中,D'(X)为采用所述方差无偏估计公式计算得到的方差,X为历史打车时刻序列,ti为X中的第i个时刻,为X中所有时刻的平均值,n为X中时刻的个数,η为所述惩罚系数,c为X中所有时刻对应的打车地址的个数。
9.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述预测模块具体用于:
根据预设的方差分布模型,确定无偏估计得到的方差的波动区间;
根据所述波动区间,预测所述时刻分布区间;
其中,所述方差分布模型为无偏估计得到的方差与的乘积的分布模型,n为历史打车时刻序列中时刻的个数,σ为历史打车时刻序列的理论标准差。
10.根据权利要求9所述的系统,其特征在于,所述方差分布模型为n-1个正态分布变量的平方和的分布模型。
Priority Applications (16)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610122417.4A CN107153882B (zh) | 2016-03-03 | 2016-03-03 | 乘客打车时刻分布区间的预测方法和系统 |
MYPI2017001463A MY184334A (en) | 2016-03-03 | 2016-12-14 | Systems and methods for determining predicted distribution of future transportation service time point |
BR112017021479A BR112017021479A2 (pt) | 2016-03-03 | 2016-12-14 | sistemas e métodos para determinação de distribuição prevista de ponto temporal de serviço de transporte futuro |
GB1716362.7A GB2553455A (en) | 2016-03-03 | 2016-12-14 | Systems and methods for determining predicted distribution of future transportation service time point |
AU2016395338A AU2016395338A1 (en) | 2016-03-03 | 2016-12-14 | Systems and methods for determining predicted distribution of future transportation service time point |
AU2016102431A AU2016102431A4 (en) | 2016-03-03 | 2016-12-14 | Systems and methods for determining predicted distribution of future transportation service time point |
KR1020177028460A KR20180013852A (ko) | 2016-03-03 | 2016-12-14 | 미래의 운송 서비스 시점의 예측된 분포를 결정하기 위한 시스템들 및 방법들 |
PCT/CN2016/109915 WO2017148202A1 (en) | 2016-03-03 | 2016-12-14 | Systems and methods for determining predicted distribution of future transportation service time point |
EP16892380.3A EP3320493A1 (en) | 2016-03-03 | 2016-12-14 | Systems and methods for determining predicted distribution of future transportation service time point |
SG11201708267YA SG11201708267YA (en) | 2016-03-03 | 2016-12-14 | Systems and methods for determining predicted distribution of future transportation service time point |
CN201680083128.6A CN108701279B (zh) | 2016-03-03 | 2016-12-14 | 用于确定未来运输服务时间点的预测分布的系统和方法 |
JP2017552975A JP6737805B2 (ja) | 2016-03-03 | 2016-12-14 | 将来の輸送サービス時点の予測分布を求めるシステム及び方法 |
US15/721,836 US10740701B2 (en) | 2016-03-03 | 2017-09-30 | Systems and methods for determining predicted distribution of future transportation service time point |
PH12017550108A PH12017550108A1 (en) | 2016-03-03 | 2017-10-06 | Systems and methods for determining predicted distribution of future transportation service time point |
US16/920,622 US11348042B2 (en) | 2016-03-03 | 2020-07-03 | Systems and methods for determining predicted distribution of future transportation service time point |
JP2020121793A JP7063951B2 (ja) | 2016-03-03 | 2020-07-16 | 将来の輸送サービス時点の予測分布を求めるシステム及び方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610122417.4A CN107153882B (zh) | 2016-03-03 | 2016-03-03 | 乘客打车时刻分布区间的预测方法和系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107153882A true CN107153882A (zh) | 2017-09-12 |
CN107153882B CN107153882B (zh) | 2021-10-15 |
Family
ID=59742489
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610122417.4A Active CN107153882B (zh) | 2016-03-03 | 2016-03-03 | 乘客打车时刻分布区间的预测方法和系统 |
CN201680083128.6A Active CN108701279B (zh) | 2016-03-03 | 2016-12-14 | 用于确定未来运输服务时间点的预测分布的系统和方法 |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201680083128.6A Active CN108701279B (zh) | 2016-03-03 | 2016-12-14 | 用于确定未来运输服务时间点的预测分布的系统和方法 |
Country Status (12)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US10740701B2 (zh) |
EP (1) | EP3320493A1 (zh) |
JP (2) | JP6737805B2 (zh) |
KR (1) | KR20180013852A (zh) |
CN (2) | CN107153882B (zh) |
AU (2) | AU2016102431A4 (zh) |
BR (1) | BR112017021479A2 (zh) |
GB (1) | GB2553455A (zh) |
MY (1) | MY184334A (zh) |
PH (1) | PH12017550108A1 (zh) |
SG (1) | SG11201708267YA (zh) |
WO (1) | WO2017148202A1 (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108154296A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-06-12 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 网约车调度方法及系统、运营商平台 |
CN108629504A (zh) * | 2018-05-02 | 2018-10-09 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 为用户提供出行服务的方法及装置 |
CN110246329A (zh) * | 2019-04-07 | 2019-09-17 | 武汉理工大学 | 一种出租车载客数量预测方法 |
Families Citing this family (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10458808B2 (en) | 2017-01-04 | 2019-10-29 | Uber Technologies, Inc. | Optimization of network service based on an existing service |
US11416792B2 (en) | 2017-04-19 | 2022-08-16 | Uber Technologies, Inc. | Network system capable of grouping multiple service requests |
CA3080498A1 (en) * | 2017-11-02 | 2019-05-09 | Uber Technologies, Inc. | Computing system to implement network delivery service |
US11436554B2 (en) | 2017-11-02 | 2022-09-06 | Uber Technologies, Inc. | Network computer system to implement predictive time-based determinations for fulfilling delivery orders |
US11429987B2 (en) * | 2018-05-09 | 2022-08-30 | Volvo Car Corporation | Data-driven method and system to forecast demand for mobility units in a predetermined area based on user group preferences |
US11816179B2 (en) | 2018-05-09 | 2023-11-14 | Volvo Car Corporation | Mobility and transportation need generator using neural networks |
WO2019232773A1 (en) * | 2018-06-08 | 2019-12-12 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for abnormality detection in data storage |
US11410089B2 (en) | 2018-08-30 | 2022-08-09 | International Business Machines Corporation | Dynamic booking system for shared dockless bikes using trajectory position |
US11449917B2 (en) | 2018-09-05 | 2022-09-20 | Uber Technologies, Inc. | Network computing system for providing interactive menus and group recommendations |
US11397911B2 (en) | 2018-11-15 | 2022-07-26 | Uber Technologies, Inc. | Network computer system to make effort-based determinations for delivery orders |
US11568342B1 (en) * | 2019-08-16 | 2023-01-31 | Lyft, Inc. | Generating and communicating device balance graphical representations for a dynamic transportation system |
US11216770B2 (en) | 2019-09-13 | 2022-01-04 | Uber Technologies, Inc. | Optimizing service requests in transport supply-constrained sub-regions |
US11587001B2 (en) * | 2020-01-15 | 2023-02-21 | International Business Machines Corporation | Rebalancing autonomous vehicles according to last-mile delivery demand |
US20210295224A1 (en) * | 2020-03-23 | 2021-09-23 | Lyft, Inc. | Utilizing a requestor device forecasting model with forward and backward looking queue filters to pre-dispatch provider devices |
JP7272988B2 (ja) * | 2020-03-27 | 2023-05-12 | トヨタ自動車株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び、システム |
KR102282530B1 (ko) * | 2020-12-17 | 2021-07-27 | 한화생명보험(주) | 압축된 긱서비스 제공 방법 및 장치 |
CN113610123B (zh) * | 2021-07-23 | 2024-01-23 | 上海德衡数据科技有限公司 | 基于物联网的多源异构数据融合方法及系统 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101808336A (zh) * | 2009-04-30 | 2010-08-18 | 清华大学 | 一种认知无线电网络中主用户的定位方法及系统 |
WO2011069170A1 (en) * | 2009-12-04 | 2011-06-09 | Uber, Inc. | System and method for arranging transport amongst parties through use of mobile devices |
CN102171678A (zh) * | 2008-10-15 | 2011-08-31 | 丹尼尔度量和控制公司 | 计算和标绘统计数据 |
US20130144831A1 (en) * | 2011-12-05 | 2013-06-06 | FasterFare, LLC | Predicting Taxi Utilization Information |
CN103247167A (zh) * | 2012-02-14 | 2013-08-14 | 北京掌城科技有限公司 | 一种获取空驶出租车信息的方法 |
CN103985247A (zh) * | 2014-04-24 | 2014-08-13 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 基于城市叫车需求分布密度的出租车运力调度系统 |
CN104599088A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-05-06 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 基于订单的调度方法和调度系统 |
CN105139089A (zh) * | 2015-08-20 | 2015-12-09 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种平衡出行供需的方法及设备 |
CN105203942A (zh) * | 2015-09-09 | 2015-12-30 | 航天科工防御技术研究试验中心 | 一种基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法 |
Family Cites Families (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6317720B1 (en) | 1998-06-16 | 2001-11-13 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Shared vehicle deployment and reallocation using predicted and current demand location and transit data |
JP3728694B2 (ja) * | 2001-12-25 | 2005-12-21 | つばめ交通協同組合 | 車両運行支援システム |
US7415433B2 (en) * | 2003-08-04 | 2008-08-19 | Paul Huneault | Method and apparatus for the topographical mapping of investment risk, safety and efficiency |
ZA200607164B (en) * | 2004-03-05 | 2008-05-28 | Avery N Caleb | Method and system for optimal pricing and allocation |
US20080059273A1 (en) | 2006-02-21 | 2008-03-06 | Dynamic Intelligence Inc. | Strategic planning |
JP2008052455A (ja) | 2006-08-23 | 2008-03-06 | Fujitsu Ten Ltd | 需要予測装置およびプログラム |
TW200907733A (en) * | 2007-06-27 | 2009-02-16 | Cadence Design Systems Inc | Robust design using manufacturability models |
JP5232298B2 (ja) | 2009-04-23 | 2013-07-10 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | 移動手段需要予測支援サーバ、移動手段供給システム、及び移動手段需要予測データ作成方法 |
JP5171793B2 (ja) * | 2009-11-20 | 2013-03-27 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | 事象検知装置及び事象検知方法 |
US8798897B2 (en) * | 2010-11-01 | 2014-08-05 | International Business Machines Corporation | Real-time traffic analysis through integration of road traffic prediction and traffic microsimulation models |
JP2012108748A (ja) * | 2010-11-18 | 2012-06-07 | Sony Corp | データ処理装置、データ処理方法、およびプログラム |
JPWO2014042147A1 (ja) * | 2012-09-12 | 2016-08-18 | 日本電気株式会社 | データ集中予測装置、データ集中予測方法、及びそのプログラム |
US20140180576A1 (en) | 2012-12-24 | 2014-06-26 | Anthony G. LaMarca | Estimation of time of arrival based upon ambient identifiable wireless signal sources encountered along a route |
JP5725068B2 (ja) | 2013-03-25 | 2015-05-27 | トヨタ自動車株式会社 | 車両制御装置、車両制御方法及び車両制御システム |
US20150278759A1 (en) | 2014-03-26 | 2015-10-01 | Go Taxi Truck, LLC | System and Method for Vehicle Delivery Tracking Service |
GB2539852B (en) | 2014-04-24 | 2021-02-17 | Beijing Didi Infinity Technology & Dev Co Ltd | System and method for managing supply of service |
JPWO2015198593A1 (ja) * | 2014-06-25 | 2017-04-20 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、処理方法とそのプログラムを格納した記録媒体 |
US10628758B2 (en) * | 2014-10-28 | 2020-04-21 | Fujitsu Limited | Transportation service reservation method, transportation service reservation apparatus, and computer-readable storage medium |
CN104636874B (zh) * | 2015-02-12 | 2019-04-16 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 检测业务异常的方法及设备 |
CN104636674B (zh) | 2015-03-17 | 2017-06-09 | 浪潮集团有限公司 | 一种用于受损数据恢复的线性估计方法 |
US10360521B2 (en) * | 2015-06-12 | 2019-07-23 | Sap Se | Dynamic location recommendation for public service vehicles |
CN105279572B (zh) * | 2015-09-16 | 2017-02-08 | 北京城建设计发展集团股份有限公司 | 城市轨道交通客流密集度指数计算与发布系统 |
US10223649B2 (en) * | 2015-10-16 | 2019-03-05 | Sap Se | System and method of multi-objective optimization for transportation arrangement |
JP2021132571A (ja) * | 2020-02-27 | 2021-09-13 | 澁谷工業株式会社 | 細胞培養システム |
-
2016
- 2016-03-03 CN CN201610122417.4A patent/CN107153882B/zh active Active
- 2016-12-14 CN CN201680083128.6A patent/CN108701279B/zh active Active
- 2016-12-14 BR BR112017021479A patent/BR112017021479A2/pt not_active Application Discontinuation
- 2016-12-14 AU AU2016102431A patent/AU2016102431A4/en active Active
- 2016-12-14 EP EP16892380.3A patent/EP3320493A1/en not_active Withdrawn
- 2016-12-14 GB GB1716362.7A patent/GB2553455A/en not_active Withdrawn
- 2016-12-14 SG SG11201708267YA patent/SG11201708267YA/en unknown
- 2016-12-14 JP JP2017552975A patent/JP6737805B2/ja active Active
- 2016-12-14 MY MYPI2017001463A patent/MY184334A/en unknown
- 2016-12-14 WO PCT/CN2016/109915 patent/WO2017148202A1/en active Application Filing
- 2016-12-14 KR KR1020177028460A patent/KR20180013852A/ko active Search and Examination
- 2016-12-14 AU AU2016395338A patent/AU2016395338A1/en active Pending
-
2017
- 2017-09-30 US US15/721,836 patent/US10740701B2/en active Active
- 2017-10-06 PH PH12017550108A patent/PH12017550108A1/en unknown
-
2020
- 2020-07-03 US US16/920,622 patent/US11348042B2/en active Active
- 2020-07-16 JP JP2020121793A patent/JP7063951B2/ja active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102171678A (zh) * | 2008-10-15 | 2011-08-31 | 丹尼尔度量和控制公司 | 计算和标绘统计数据 |
CN101808336A (zh) * | 2009-04-30 | 2010-08-18 | 清华大学 | 一种认知无线电网络中主用户的定位方法及系统 |
WO2011069170A1 (en) * | 2009-12-04 | 2011-06-09 | Uber, Inc. | System and method for arranging transport amongst parties through use of mobile devices |
US20130144831A1 (en) * | 2011-12-05 | 2013-06-06 | FasterFare, LLC | Predicting Taxi Utilization Information |
CN103247167A (zh) * | 2012-02-14 | 2013-08-14 | 北京掌城科技有限公司 | 一种获取空驶出租车信息的方法 |
CN103985247A (zh) * | 2014-04-24 | 2014-08-13 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 基于城市叫车需求分布密度的出租车运力调度系统 |
CN104599088A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-05-06 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 基于订单的调度方法和调度系统 |
CN105139089A (zh) * | 2015-08-20 | 2015-12-09 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种平衡出行供需的方法及设备 |
CN105203942A (zh) * | 2015-09-09 | 2015-12-30 | 航天科工防御技术研究试验中心 | 一种基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108154296A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-06-12 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 网约车调度方法及系统、运营商平台 |
CN108629504A (zh) * | 2018-05-02 | 2018-10-09 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 为用户提供出行服务的方法及装置 |
CN110246329A (zh) * | 2019-04-07 | 2019-09-17 | 武汉理工大学 | 一种出租车载客数量预测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2017148202A1 (en) | 2017-09-08 |
CN108701279B (zh) | 2022-04-05 |
CN107153882B (zh) | 2021-10-15 |
JP2020173856A (ja) | 2020-10-22 |
SG11201708267YA (en) | 2017-11-29 |
US10740701B2 (en) | 2020-08-11 |
CN108701279A (zh) | 2018-10-23 |
PH12017550108A1 (en) | 2018-02-26 |
US20200334591A1 (en) | 2020-10-22 |
KR20180013852A (ko) | 2018-02-07 |
GB201716362D0 (en) | 2017-11-22 |
JP6737805B2 (ja) | 2020-08-12 |
JP2019504370A (ja) | 2019-02-14 |
US11348042B2 (en) | 2022-05-31 |
US20180039920A1 (en) | 2018-02-08 |
EP3320493A4 (en) | 2018-05-16 |
EP3320493A1 (en) | 2018-05-16 |
JP7063951B2 (ja) | 2022-05-09 |
AU2016102431A4 (en) | 2020-01-02 |
AU2016395338A1 (en) | 2017-12-14 |
BR112017021479A2 (pt) | 2018-09-25 |
GB2553455A (en) | 2018-03-07 |
MY184334A (en) | 2021-04-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107153882A (zh) | 乘客打车时刻分布区间的预测方法和系统 | |
CN111476588B (zh) | 订单需求预测方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
US10689002B2 (en) | System and method for determining safety score of driver | |
CN101964998B (zh) | 一种电信网络普通节日话务量的预测方法及其装置 | |
CN102393839B (zh) | 并行数据处理系统及方法 | |
AU2018102202A4 (en) | Systems and methods for cheat examination | |
CN102739803A (zh) | 云计算资源分配方法 | |
CN111859172B (zh) | 信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
CN110334314B (zh) | 一种基于条件降维重构的日径流季节性随机模拟方法 | |
CN109543922B (zh) | 用于有桩共享单车站点群的分时段借还量预测方法 | |
CN111813674B (zh) | 分单业务的压测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111612183A (zh) | 信息处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
EP4170566A1 (en) | Prediction system and prediction method | |
CN115204849A (zh) | 基于人工智能的企业人力资源管理方法及系统 | |
CN102306353A (zh) | 一种仿真系统可信性评估方法及系统 | |
CN113344658A (zh) | 行程中持续拼车的方法、计算机可读存储介质及计算机设备 | |
WO2020244081A1 (en) | Constrained spatiotemporal contextual bandits for real-time ride-hailing recommendation | |
CN111260383A (zh) | 注册概率预估方法及装置、概率预估模型构建方法及装置 | |
CN117135756A (zh) | 异构无线网络资源分配方法、装置及终端设备 | |
CN111260104B (zh) | 一种订单信息动态调整方法和装置 | |
Kupriyanov et al. | Analysis of the road traffic safety strategy in the Russian Federation for 2018-2023 | |
CN117610950A (zh) | 基于用电数据的行业和区域生产状态评估方法 | |
Mohamed Aslam | Long-run relationship between ICT and tourism demand in Sri Lank | |
CN117237050A (zh) | 一种网约车订单的生成方法及装置 | |
CN116757529A (zh) | 一种城市空间密度因素分析方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |