CN107301586B - 可租用车辆预测方法、装置及服务器 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种可租用车辆预测方法、装置及服务器。该方法包括：获取各租赁站点的历史车辆信息，历史车辆信息包括预设日期内每天的车辆信息，车辆信息包括车辆初始在位数量、车辆租借信息和车辆归还信息，其中车辆租借信息和车辆归还信息一一对应；根据各租赁站点的历史车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，并将预测结果发送给用户；其中目标站点为任一租赁站点，目标时间段为当天的任一预设时间段。本发明实施例通过根据各租赁站点的历史车辆信息预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，并发送给用户，使用户根据预测结果决定是否前往目标站点，避免用户到达目标站点后没有可租用车辆的情况，节省用户时间。

Description

可租用车辆预测方法、装置及服务器
技术领域
本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种可租用车辆预测方法、装置及服务器。
背景技术
近年来，随着人们环保意识的增强，人们越来越多地选择绿色方式出行，因此共享单车得到了迅速发展，用于放置可租用车辆的租赁站点遍布城市中的各人口较密集的区域。在租用车辆时，用户可以从任一租赁站点租借车辆，并在使用结束时将该车辆归还到任一租赁站点。
由于各租赁站点内的车辆数量有限，常常出现用户到达某一租赁站点后发现该租赁站点没有可租用的在位车辆的情况，给用户带来极大的不便。现有技术中为了避免出现上述情况，允许用户提前预约租赁站点内的在位车辆，并约定租借时刻，在约定的租借时刻之前，不允许其他用户预约或者租借被预约过的车辆。
现有技术中，对于提前预约了车辆的用户，可以避免其到达该租赁站点后没有在位车辆可用的情况。但是，在约定的租借时刻之前，被预约过的车辆无法被其他用户租用，造成公共资源的浪费，并导致该租赁站点为其他未提前预约车辆的用户提供的可租用车辆更少，对于其他用户来说，更容易出现到达该租赁站点后没有可租用车辆的情况。
发明内容
本发明实施例提供一种可租用车辆预测方法、装置及服务器，以避免出现用户到达该租赁站点后没有可租用车辆的情况。
本发明实施例的一个方面是提供一种可租用车辆预测方法，包括：
获取各租赁站点的历史车辆信息，所述历史车辆信息包括预设日期内每天的车辆信息，所述车辆信息包括所述车辆初始在位数量、车辆租借信息和车辆归还信息，其中所述车辆租借信息和所述车辆归还信息一一对应；
根据所述各租赁站点的历史车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，并将预测结果发送给用户；
其中，所述目标站点为任一租赁站点，所述目标时间段为当天的任一预设时间段。
本发明实施例的另一个方面是提供一种可租用车辆预测装置，包括：
获取模块，用于获取各租赁站点的历史车辆信息，所述历史车辆信息包括预设日期内每天的车辆信息，所述车辆信息包括所述车辆初始在位数量、车辆租借信息和车辆归还信息，其中所述车辆租借信息和所述车辆归还信息一一对应；
处理模块，用于根据所述各租赁站点的历史车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，并将预测结果发送给用户；
其中，所述目标站点为任一租赁站点，所述目标时间段为当天的任一预设时间段。
本发明实施例的另一个方面是提供一种服务器，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可以由所述处理器运行的计算机程序，
所述处理器运行所述计算机程序时实现上述任一项所述的可租用车辆预测方法。
本发明实施例提供的可租用车辆预测方法、装置及服务器，通过获取各租赁站点的历史车辆信息，根据所述各租赁站点的历史车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，其中所述目标站点为任一租赁站点，所述目标时间段为当天的任一预设时间段，并将预测结果发送给用户，使得用户可以根据预测结果决定是否前往目标站点租车，从而可以避免出现用户到达目标站点后没有可租用车辆的情况，节省用户时间，提高公共资源的利用率。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的可租用车辆预测方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的可租用车辆预测方法的流程图；
图3为本发明实施例三提供的可租用车辆预测方法的流程图；
图4为本发明实施例四提供的可租用车辆预测方法的流程图；
图5为本发明实施例五提供的可租用车辆预测装置的结构图；
图6为本发明实施例六提供的可租用车辆预测装置的结构图；
图7为本发明实施例七提供的可租用车辆预测装置的结构图；
图8为本发明实施例八提供的可租用车辆预测装置的结构图。
具体实施方式
为使本发明的技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的可租用车辆预测方法的流程图。本发明实施例针对现有技术中，在约定的租借时刻之前，被预约过的车辆无法被其他用户租用，造成公共资源的浪费，并导致该租赁站点为其他未提前预约车辆的用户提供的可租用车辆更少，对于其他用户来说，更容易出现到达该租赁站点后没有可租用车辆的情况，提供了可租用车辆预测方法。如图1所示，该方法的具体步骤如下：
步骤S101、获取各租赁站点的历史车辆信息，历史车辆信息包括预设日期内每天的车辆信息，车辆信息包括车辆初始在位数量、车辆租借信息和车辆归还信息。
其中，车辆租借信息和车辆归还信息一一对应，车辆初始在位数量是指在预设开始营业时刻，租赁站点内的车辆在位数量；车辆租借信息至少包括：租赁站点标识、车辆标识、用户标识和租借时间；车辆归还信息至少包括：租赁站点标识、车辆标识、用户标识和归还时间。用户从租赁站点租借车辆，并在结束使用后将该车辆归还到任一租赁站点的过程中，产生一组相对应的车辆租借信息和车辆归还信息。用户的多个车辆租借信息和车辆归还信息中，可以根据车辆标识、租借时间和归还时间确定各车辆租借信息与车辆归还信息之间的对应关系。
在实际应用中，每个用户拥有用户标识，能够唯一标识一个用户，例如用户标识可以为用户的租车账号、用于租用车辆的用户卡号等。各租赁站点用于放置可租用车辆，在租用车辆时，用户可以从任一租赁站点租借车辆，并在使用结束时将该车辆归还到任一租赁站点，通常用户在同一时间只能租借一辆车辆。
本实施例的执行主体可以为车辆管理服务器，在该步骤中，获取各租赁站点的历史车辆信息，具体可以采用如下任意一种方式实现：
(1)每天获取各租赁站点发送的在预设开始营业时刻的车辆初始在位数量，实时接收各租赁站点发送的车辆租借信息和车辆归还信息，并存储这些信息；从本地存储空间内读取已经存储的预设日期内每天的车辆信息，得到各个租赁站点的历史车辆信息。
(2)从各租赁站点获取各个租赁站点存储的预设日期内每天的车辆信息，得到各个租赁站点的历史车辆信息。
本实施例中，对于具有车辆锁固装置的租赁站点，租用车辆时需将车辆从放置的车辆锁固装置上解锁；在归还车辆时，需将车辆锁固到空闲的车辆锁固装置上，方可成功归还车辆，各租赁站点可以通过车辆锁固装置的状态确定车辆在位情况，并记录每天开始运营时车辆初始在位数量、记录租赁站点的车辆租借信息和车辆归还信息。对于没有车辆锁固装置的租赁站点，租赁站点通过车辆上设置的车辆租还装置租借或者归还车辆，当租还装置解锁时，车辆被租用，当租还装置未解锁时，车辆未被租用。通过车辆上的定位装置定位车辆位置，停放在租赁站点预设区域内的车辆为在位车辆，可供用户租用。各租赁站点通过定位车辆位置和车辆租还装置的状态，确定车辆的在位情况，并通过车辆租还装置记录各个租赁站点在每天开始运营时车辆初始在位数量、记录各个租赁站点的车辆租借信息和车辆归还信息。
步骤S102、根据各租赁站点的历史车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，并将预测结果发送给用户。
其中，目标站点为任一租赁站点，目标时间段为当天的任一预设时间段。本实施例中，可以预先将一天划分成多个预设时间段，具体划分方法可以根据实际需要进行划分。另外，租赁站点内的可租用车辆为租赁站点内的在位车辆。
该步骤中，根据各租赁站点的历史车辆信息，预测出在当天的各个预设时间段各个租赁站点内的可租用车辆数量，并将预测结果发送给用户，使得用户可以参考预测结果选择是否前往某个租赁站点或者前往哪一个租赁站点租借车辆。
另外，将预测结果发送给用户，可以通过安装在移动终端上的应用软件展示、通过网页公开展示、通过邮件、短信息等方式向所有用户或者部分用户推送信息等方式实现，还可以采用其他现有技术中任意一种向用户发送信息的方式实现，本实施例对此不做具体限定。
本发明实施例通过获取各租赁站点的历史车辆信息，根据各租赁站点的历史车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，其中目标站点为任一租赁站点，目标时间段为当天的任一预设时间段，并将预测结果发送给用户，使得用户可以根据预测结果决定是否前往目标站点租车，从而可以避免出现用户到达目标站点后没有可租用车辆的情况，节省用户时间，提高公共资源的利用率。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的可租用车辆预测方法的流程图。在上述实施例一的基础上，本实施例中，根据各租赁站点的历史车辆信息和当天车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，采用如下方式实现：根据目标站点的历史车辆信息，计算在目标时间段目标站点内的平均在位车辆数量；预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量等于在目标时间段目标站点内的平均在位车辆数量。如图2所示，该方法具体步骤如下：
步骤S201、获取各租赁站点的历史车辆信息，历史车辆信息包括预设日期内每天的车辆信息，车辆信息包括车辆初始在位数量、车辆租借信息和车辆归还信息。
该步骤与上述步骤S101一致，本实施例此处不再赘述。
步骤S202、根据目标站点的历史车辆信息，计算在目标时间段目标站点内的平均在位车辆数量。
其中，目标站点为任一租赁站点，目标时间段为当天的任一预设时间段。
本实施例中，由于在一个预设时间段内租赁站点内的可租用车辆数量可能会随着车辆的租用和归还发送变化，目标站点的历史车辆信息中，对应于任意一天的目标时间段的车辆可租用数量可能不是一个固定值，该步骤中，可以预先选定目标时间段中的一个预设时间点，根据目标站点的历史车辆信息，计算在目标时间段内的预设时间点目标站点内的平均在位车辆数量。其中，预设时间点可以为目标时间段的起始时间点、终止时间点、或者预设时间段中任意一个时间点。
例如，目标时间段为早上7:00-7:10，可以预先选定预设时间点为7:05，则可以计算出在7:05目标站点内的平均在位车辆数量，并作为在7:00-7:10目标站点内的可租用车辆数量的预测结果。
在实际应用中，由于人们的上班时间依照按照每周工作日有规律地分布，在该步骤中，计算在当天目标时间段目标站点内的平均在位车辆数量之前，可以依照当天是否是工作日或者是一周中的第几日，对目标站点的历史车辆信息进行筛选，从目标站点的历史车辆信息中选取出于部分历史车辆信息，根据选出的部分历史车辆信息进行计算。其中，工作日包括星期一、星期二、星期三、星期四和星期五，休息日包括星期六和星期日；约定将星期一作为一周中的第1天。
本实施例中，计算在目标时间段目标站点内的平均在位车辆数量，可以采用如下任意一种方式实现：
(1)若当天是工作日，则从目标站点的历史车辆信息中选取所有工作日对应的历史车辆信息，并根据选取出的所有工作日对应的历史车辆信息，计算在当天目标时间段目标站点内的平均在位车辆数量；若当天是休息日，则从目标站点的历史车辆信息中选取所有休息日对应的历史车辆信息，并根据选取出的所有休息日对应的历史车辆信息，计算在当天目标时间段目标站点内的平均在位车辆数量。
(2)若当天是一周中的第2天，即当天是星期二，则从目标站点的历史车辆信息中选取星期二对应的历史车辆信息，并根据选取出的星期二对应的历史车辆信息，计算在当天目标时间段目标站点内的平均在位车辆数量。
步骤S203、确定在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量等于在目标时间段目标站点内的平均在位车辆数量，并将预测结果发送给用户。
本实施例中，将预测结果发送给用户，可以采通过网页公开展示、通过邮件、短信息等方式向所有用户或者部分用户推送信息等方式实现，还可以采用其他现有技术中任意一种向用户发送信息的方式实现，本实施例对此不做具体限定。
本发明实施例根据目标站点的历史车辆信息，计算在目标时间段目标站点内的平均在位车辆数量，并将在目标时间段目标站点内的平均在位车辆数量作为预测结果发送给用户，使得用户可以根据预测结果决定是否前往目标站点租车，从而可以避免出现用户到达目标站点后没有可租用车辆的情况，节省用户时间，提高公共资源的利用率。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的可租用车辆预测方法的流程图。在上述实施例一的基础上，本实施例中，根据各租赁站点的历史车辆信息和当天车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，具体可以采用如下方式实现：根据目标站点的历史车辆信息，计算在目标时间段的前一预设时间段目标站点内的平均在位车辆数量；根据各租赁站点的历史车辆信息和当天车辆信息，预测将在目标时间段归还到目标站点的车辆数量；预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量等于在目标时间段的前一时间段目标站点内的平均在位车辆数量与将在目标时间段归还到目标站点的车辆数量之和。如图3所示，该方法具体包括如下步骤：
步骤S301、获取各租赁站点的历史车辆信息，历史车辆信息包括预设日期内每天的车辆信息，车辆信息包括车辆初始在位数量、车辆租借信息和车辆归还信息。
该步骤与上述实施例一中的步骤S101一致，本实施例此处不再赘述。
步骤S302、根据目标站点的历史车辆信息，计算在目标时间段的前一预设时间段目标站点内的平均在位车辆数量。
其中，目标站点为任一租赁站点，目标时间段为当天的任一预设时间段。
本实施例子中，计算在目标时间段的前一预设时间段目标站点内的平均在位车辆数量的方法与上述步骤S202计算在目标时间段目标站点内的平均在位车辆数量的方法相同，该步骤S302可以采用与上述步骤S202相同的实现方式来实现，本实施例此处不再赘述。
步骤S303、获取各租赁站点的当天车辆信息。
其中，车辆租借信息和车辆归还信息一一对应，车辆初始在位数量是指在预设开始营业时刻，租赁站点内的车辆在位数量；车辆租借信息至少包括：租赁站点标识、车辆标识、用户标识和租借时间；车辆归还信息至少包括：租赁站点标识、车辆标识、用户标识和归还时间。用户从租赁站点租借车辆，并在结束使用后将该车辆归还到任一租赁站点的过程中，产生一组相对应的车辆租借信息和车辆归还信息。用户的多个车辆租借信息和车辆归还信息中，可以根据车辆标识、租借时间和归还时间确定各车辆租借信息与车辆归还信息之间的对应关系。
在该步骤中，获取各租赁站点的当天车辆信息，具体可以采用如下方式实现：
获取各租赁站点发送的在预设开始营业时刻的车辆初始在位数量，实时接收各租赁站点发送的车辆租借信息和车辆归还信息。
本实施例中，对于具有车辆锁固装置的租赁站点，租用车辆时需将车辆从放置的车辆锁固装置上解锁；在归还车辆时，需将车辆锁固到空闲的车辆锁固装置上，方可成功归还车辆，各租赁站点可以通过车辆锁固装置的状态确定车辆在位情况，并记录每天开始运营时车辆初始在位数量、记录租赁站点的车辆租借信息和车辆归还信息。对于没有车辆锁固装置的租赁站点，租赁站点通过车辆上设置的车辆租还装置租借或者归还车辆，当租还装置解锁时，车辆被租用，当租还装置未解锁时，车辆未被租用。通过车辆上的定位装置定位车辆位置，停放在租赁站点预设区域内的车辆为在位车辆，可供用户租用。各租赁站点通过定位车辆位置和车辆租还装置的状态，确定车辆的在位情况，并通过车辆租还装置记录各个租赁站点在每天开始运营时车辆初始在位数量、记录各个租赁站点的车辆租借信息和车辆归还信息。
步骤S304、根据各租赁站点的历史车辆信息和当天车辆信息，计算将在目标时间段归还到目标站点的车辆数量。
具体地，根据各租赁站点的历史车辆信息和当天车辆信息，计算将在目标时间段归还到目标站点的车辆数量，具体实现过程可以为：
第一，根据各租赁站点的历史车辆信息，计算其他用户在各租赁站点的聚类平均租借时间、其他用户在目标站点聚类平均归还时间、其他用户对应于聚类平均租借时间的起始站点和结束站点的对应租还概率。
其中，用户在任一租赁站点的聚类平均租借时间与聚类平均归还时间一一对应，起始站点为任意一个租赁站点，结束站点为目标站点，任一用户对应于聚类平均租借时间的起始站点和结束站点的对应租还概率为任一用户将对应于聚类平均租借时间且从起始站点租借的车辆归还到结束站点的概率。
本实施例中，计算用户在租赁站点的聚类平均租借时间，具体可以为，根据该租赁站点的历史车辆信息，筛选出该用户在该租赁站点的车辆租借信息，统计出用户在该租赁站点的车辆租借时间，对用户在该租赁站点的车辆租借时间进行聚类分析，得到用户在租赁站点的聚类平均租借时间。另外，可以在对用户在该租赁站点的车辆租借时间进行聚类分析的过程中，将用户的车辆租借信息根据其对应的聚类平均租借时间进行分类，将对应的聚类平均租借时间相同的车辆租借信息归为同一类，将对应的聚类平均租借时间不相同的车辆租借信息归为不同类。
例如，历史车辆信息为过去五天的车辆信息，计算用户1在租赁站点A的聚类平均租借时间时，可以筛选出用户1在租赁站点A的车辆租借信息，并统计出用户在该租赁站点的车辆租借时间分别为：7:00、7:02、6:59、7:01、7:03、14:00，则通过聚类分析可以得到用户1在租赁站点A的聚类平均租借时间为：7:01和14:00。
本实施例中，计算用户在租赁站点的聚类平均归还时间，具体可以为，根据该租赁站点的历史车辆信息，筛选出该用户在该租赁站点的车辆归还信息，统计出用户在该租赁站点的车辆归还时间，对用户在该租赁站点的车辆归还时间进行聚类分析，得到用户在租赁站点的聚类平均归还时间，由于车辆租借信息和车辆归还信息具有一一对应的关系，本实施例中得到的聚类平均租借时间与聚类平均归还时间也具有一一对应的关系。
本实施例中，计算用户对应于起始站点和结束站点的对应租还概率，具体可以为，针对任一起始站点，根据该租赁站点的历史车辆信息，筛选出该用户在该起始站点的车辆租借信息和车辆归还信息，并根据车辆标识、租借时间和归还时间确定各车辆租借信息与车辆归还信息之间的对应关系；根据租借信息对应的聚类平均租借时间，统计出该用户的车辆租借信息中租赁站点标识为该起始站点的标识且对应于任一聚类平均租借时间的车辆租借信息的总数，可以记为分类租借总数，该分类租借总数就是该用户对应于该聚类平均租借时间且从该起始站点租借车辆的总次数；进一步统计出该用户的车辆租借信息中租赁站点标识为该起始站点的标识且对应于该聚类平均租借时间、并且对应的车辆归还信息中租赁站点标识为该结束站点的标识的车辆租借信息的数量，记为对应租还数量，该对应租还数量就是该用户对应于该聚类平均租借时间且从该起始站点租借车辆的总次数中、将车辆归还到结束站点的次数。进一步可以确定用户对应于聚类平均租借时间的起始站点和结束站点的对应租还概率等于该分类可对应归还数量与该分类租借总数的比值。另外，如果该分类租借总数为零，则确定用户对应于聚类平均租借时间的起始站点和结束站点的对应租还概率等于零。
例如，历史车辆信息为过去五天的车辆信息，计算用户1在租赁站点A的聚类平均租借时间时，可以筛选出用户1在租赁站点A的车辆租借信息，并统计出用户在该租赁站点的车辆租借时间分别为：7:00、7:02、6:59、7:01、7:03、14:00，则通过聚类分析可以得到用户1在租赁站点A的聚类平均租借时间为：7:01和14:00。可以统计出用户001在租赁站点A租借车辆的总次数为6次，这6租借的车辆分别归还到了以下站点：B,B,B,C,B,D。对应于聚类平均租借时间7:01，用户001从租赁站点A租借车辆总次数为5次，其中有4次归还到了租赁站点B，有一次归还到了租赁站点C，则可以计算出用户001对应于聚类平均租借时间7:01租赁站点A和租赁站点B的对应租还概率为4/5＝0.8，用户001对应于聚类平均租借时间7:01租赁站点A和租赁站点C的对应租还概率为1/5＝0.2。同理可以得出用户001对应于聚类平均租借时间14:00租赁站点A和租赁站点D的对应租还概率为1。
第二，根据其他用户在目标站点的聚类平均归还时间，将在目标站点的聚类平均归还时间中存在任一聚类平均归还时间落入目标时间段内的用户确定为目标用户，并将落入目标时间段内的聚类平均归还时间对应的聚类平均租借时间确定为目标用户在实际租借站点的目标平均租借时间。
本实施例中用户在目标站点的聚类平均归还时间可能有一个或者多个，若用户在目标站点的任一聚类平均归还时间落入目标时间段内，则确定该用户为目标用户。由于用户在任一租赁站点的聚类平均租借时间与聚类平均归还时间一一对应，可以将落入目标时间段内的聚类平均归还时间对应的聚类平均租借时间确定为目标用户在实际租借站点的目标平均租借时间。
第三，根据各租赁站点的当天车辆信息，确定目标用户当天的实际租借站点和租借时间；根据目标用户当天的实际租借站点和租借时间，以及目标用户在实际租借站点的目标平均租借时间，确定有效用户，有效用户为将会在目标时间段将租借的车辆归还到目标站点的目标用户。
进一步地，根据目标用户当天的实际租借站点和租借时间，以及目标用户在实际租借站点的目标平均租借时间，确定有效用户，具体可以采用如下方式实现：
根据目标用户当天的实际租借站点和租借时间，以及目标用户在实际租借站点的目标平均租借时间，计算目标用户在实际租借站点的实际租借时间与目标平均租借时间之间的差值；判断目标用户在实际租借站点的实际租借时间与目标平均租借时间之间的差值是否小于预设时间范围；若判断结果为目标用户在实际租借站点的实际租借时间与目标平均租借时间之间的差值小于预设时间范围，则确定目标用户为有效用户。
其中，预设时间范围可以由技术人员根据实际经验进行设定，例如可以为3分钟、5分钟、10分钟等，本实施例对此不做具体限定。
优选地，在将目标用户确定有效用户时，还可以判断目标用户在实际租借站点的目标平均租借时间对应的车辆租用信息的数量是否大于预设租借次数阈值，若目标用户在实际租借站点的目标平均租借时间对应的车辆租用信息的数量大于预设租借次数阈值，则确定目标用户为有效用户，否则若目标用户在实际租借站点的目标平均租借时间对应的车辆租用信息的数量小于或者等于预设租借次数阈值，则认为该目标用户从该实际租借站点租用车辆，并将车辆归还到目标站点为偶然事件，该目标用户当天会在目标时间段将租借的车辆归还到目标站点的可能性较小，不把该目标用户确定为有效用户。
其中，预设租借次数阈值可以由技术人员根据实际经验进行设定，例如可以为2次、5次、10次、50次等，本实施例对此不做具体限定。
第四，将有效用户中对应于目标平均租借时间的实际租借站点和目标站点的对应租还概率大于预设概率阈值的有效用户的数量确定为将在目标时间段归还到目标站点的车辆数量。
有效用户中对应于目标平均租借时间的实际租借站点和目标站点的对应租还概率越大，该有效用户将租借的车辆在目标时间段归还到目标站点的概率越大，当概率大于预设概率阈值时，认为该有效用户会将租借的车辆在目标时间段归还到目标站点。
其中，预设概率阈值可以由技术人员根据实际经验进行设定，例如可以为0.7、0.8、0.9等，本实施例对此不做具体限定。
步骤S305、确定在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量等于在目标时间段的前一预设时间段目标站点内的平均在位车辆数量与将在目标时间段归还到目标站点的车辆数量之和。
例如，在目标时间段的前一预设时间段目标站点内的平均在位车辆数量为5，已经借出、将在目标时间段归还到目标站点的车辆数量为3，则可以预测出在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量为5+3＝8。
步骤S306、将预测结果发送给用户。
本实施例中，将预测结果发送给用户，可以采通过网页公开展示、通过邮件、短信息等方式向所有用户或者部分用户推送信息等方式实现，还可以采用其他现有技术中任意一种向用户发送信息的方式实现，本实施例对此不做具体限定。
本发明实施例通过计算在目标时间段的前一预设时间段目标站点内的平均在位车辆数量，并根据各租赁站点的历史车辆信息和当天车辆信息，预测将在目标时间段归还到目标站点的车辆数量，通过在目标时间段的前一时间段目标站点内的平均在位车辆数量与将在目标时间段归还到目标站点的车辆数量之和，预测出在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，并将预测结果发送给用户，使得用户可以根据预测结果决定是否前往目标站点租车，从而可以避免出现用户到达目标站点后没有可租用车辆的情况，节省用户时间，提高公共资源的利用率。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的可租用车辆预测方法的流程图。在上述任一实施例的基础上，根据各租赁站点的历史车辆信息和当天车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量之前，还包括：接收用户发送的查询指令，查询指令用于查询当天在用户指定时间段用户指定站点内的可租用车辆数量；根据查询指令，将用户指定时间段确定为目标时间段，并将用户指定站点确定为目标站点。如图4所示，该方法具体步骤如下：
步骤S401、接收用户发送的查询指令，查询指令用于查询当天在用户指定时间段用户指定站点内的可租用车辆数量。
为了方便用户使用，在实际应用中用户可以用户通过安装在移动终端上的应用软件向服务器发送查询指令，查询当天在用户指定时间段用户指定站点内的可租用车辆数量。例如通过手机应用、发送信息和邮件等多种方式向本实施例的执行主体发出查询指令。
本实施例的执行主体可以为服务器，能够用于从各租赁站点获取车辆信息并存储。例如实际应用中车辆管理数据平台所在服务器等。服务器实时接收用户发送的查询指令，以便向发出查询指令的用户反馈预测结果。
步骤S402、根据查询指令，将用户指定时间段确定为目标时间段，并将用户指定站点确定为目标站点。
步骤S403、获取各租赁站点的历史车辆信息，历史车辆信息包括预设日期内每天的车辆信息，车辆信息包括车辆初始在位数量、车辆租借信息和车辆归还信息。
其中，车辆租借信息和车辆归还信息一一对应，车辆初始在位数量是指在预设开始营业时刻，租赁站点内的车辆在位数量；车辆租借信息至少包括：租赁站点标识、车辆标识、用户标识和租借时间；车辆归还信息至少包括：租赁站点标识、车辆标识、用户标识和归还时间。用户从租赁站点租借车辆，并在结束使用后将该车辆归还到任一租赁站点的过程中，产生一组相对应的车辆租借信息和车辆归还信息。用户的多个车辆租借信息和车辆归还信息中，可以根据车辆标识、租借时间和归还时间确定各车辆租借信息与车辆归还信息之间的对应关系。
该步骤与上述步骤S101一致，本实施例此处不再赘述。
步骤S404、根据各租赁站点的历史车辆信息和当天车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，并将预测结果发送给用户。
其中，目标站点为任一租赁站点，目标时间段为当天的任一预设时间段。
本实施例中，根据各租赁站点的历史车辆信息和当天车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，具体可以采用上述实施例二或者上述实施例三中的方式实现。
本实施例中，将预测结果发送给发出查询指令的用户。
本发明实施例通过接收用户的查询指令，可以针对该查询指令，预测结果在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，并将预测结果发送给发出查询指令的用户，使得用户可以根据预测结果决定是否前往目标站点租车，从而可以避免出现用户到达目标站点后没有可租用车辆的情况，节省用户时间，提高公共资源的利用率。
实施例五
图5为本发明实施例五提供的可租用车辆预测装置的结构图。本发明实施例提供的可租用车辆预测装置可以执行可租用车辆预测方法实施例提供的处理流程，如图5所示，该装置50包括：获取模块501和处理模块502。
其中，获取模块501用于获取各租赁站点的历史车辆信息，历史车辆信息包括预设日期内每天的车辆信息，车辆信息包括车辆初始在位数量、车辆租借信息和车辆归还信息，其中车辆租借信息和车辆归还信息一一对应。
处理模块502用于根据各租赁站点的历史车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，并将预测结果发送给用户。
其中，目标站点为任一租赁站点，目标时间段为当天的任一预设时间段。
本发明实施例提供的装置可以具体用于执行上述实施例一所提供的方法实施例，具体功能此处不再赘述。
本发明实施例通过获取各租赁站点的历史车辆信息，根据各租赁站点的历史车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，其中目标站点为任一租赁站点，目标时间段为当天的任一预设时间段，并将预测结果发送给用户，使得用户可以根据预测结果决定是否前往目标站点租车，从而可以避免出现用户到达目标站点后没有可租用车辆的情况，节省用户时间，提高公共资源的利用率。
实施例六
图6为本发明实施例六提供的可租用车辆预测装置的结构图。在上述实施例五的基础上，处理模块502包括：第一计算子模块5021和第一确定子模块5022。
其中，第一计算子模块5021用于根据目标站点的历史车辆信息，计算在目标时间段目标站点内的平均在位车辆数量。
第一确定子模块5022用于确定在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量等于在目标时间段目标站点内的平均在位车辆数量。
本发明实施例提供的装置可以具体用于执行上述实施例二所提供的方法实施例，具体功能此处不再赘述。
本发明实施例根据目标站点的历史车辆信息，计算在目标时间段目标站点内的平均在位车辆数量，并将在目标时间段目标站点内的平均在位车辆数量作为预测结果发送给用户，使得用户可以根据预测结果决定是否前往目标站点租车，从而可以避免出现用户到达目标站点后没有可租用车辆的情况，节省用户时间，提高公共资源的利用率。
实施例七
图7为本发明实施例七提供的可租用车辆预测装置的结构图。在上述实施例五的基础上，处理模块502包括：第二计算子模块5023、获取子模块5024、第三计算子模块5025、和第二确定子模块5026。
其中，第二计算子模块5023用于根据目标站点的历史车辆信息，计算在目标时间段的前一预设时间段目标站点内的平均在位车辆数量。
获取子模块5024用于获取各租赁站点的当天车辆信息。
第三计算子模块5025用于根据各租赁站点的历史车辆信息和当天车辆信息，计算将在目标时间段归还到目标站点的车辆数量。
第三计算子模块5025还用于：根据各租赁站点的历史车辆信息，计算其他用户在各租赁站点的聚类平均租借时间、其他用户在目标站点聚类平均归还时间、其他用户对应于聚类平均租借时间的起始站点和结束站点的对应租还概率；其中，用户在任一租赁站点的聚类平均租借时间与聚类平均归还时间一一对应，起始站点为任意一个租赁站点，结束站点为目标站点，任一用户对应于聚类平均租借时间的起始站点和结束站点的对应租还概率为任一用户将对应于聚类平均租借时间且从起始站点租借的车辆归还到结束站点的概率；根据其他用户在目标站点的聚类平均归还时间，将在目标站点的聚类平均归还时间中存在任一聚类平均归还时间落入目标时间段内的用户确定为目标用户，并将落入目标时间段内的聚类平均归还时间对应的聚类平均租借时间确定为目标用户在实际租借站点的目标平均租借时间；根据各租赁站点的当天车辆信息，确定目标用户当天的实际租借站点和租借时间；根据目标用户当天的实际租借站点和租借时间，以及目标用户在实际租借站点的目标平均租借时间，确定有效用户，有效用户为将会在目标时间段将租借的车辆归还到目标站点的目标用户；将有效用户中对应于目标平均租借时间的实际租借站点和目标站点的对应租还概率大于预设概率阈值的有效用户的数量确定为将在目标时间段归还到目标站点的车辆数量。
第三计算子模块5025还用于：根据目标用户当天的实际租借站点和租借时间，以及目标用户在实际租借站点的目标平均租借时间，计算目标用户在实际租借站点的实际租借时间与目标平均租借时间之间的差值；判断目标用户在实际租借站点的实际租借时间与目标平均租借时间之间的差值是否小于预设时间范围；若判断结果为目标用户在实际租借站点的实际租借时间与目标平均租借时间之间的差值小于预设时间范围，则确定目标用户为有效用户。
第二确定子模块5026用于确定在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量等于在目标时间段的前一预设时间段目标站点内的平均在位车辆数量与将在目标时间段归还到目标站点的车辆数量之和。
本发明实施例提供的装置可以具体用于执行上述实施例三所提供的方法实施例，具体功能此处不再赘述。
本发明实施例通过计算在目标时间段的前一预设时间段目标站点内的平均在位车辆数量，并根据各租赁站点的历史车辆信息和当天车辆信息，预测将在目标时间段归还到目标站点的车辆数量，通过在目标时间段的前一时间段目标站点内的平均在位车辆数量与将在目标时间段归还到目标站点的车辆数量之和，预测出在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，并将预测结果发送给用户，使得用户可以根据预测结果决定是否前往目标站点租车，从而可以避免出现用户到达目标站点后没有可租用车辆的情况，节省用户时间，提高公共资源的利用率。
实施例八
图8为本发明实施例八提供的可租用车辆预测装置的结构图。在上述实施例五的基础上，该装置50还包括：接收模块503和确定模块504。
接收模块503，用于接收用户发送的查询指令，查询指令用于查询当天在用户指定时间段用户指定站点内的可租用车辆数量。
确定模块504，用于根据查询指令，将用户指定时间段确定为目标时间段，并将用户指定站点确定为目标站点。
本发明实施例提供的装置可以具体用于执行上述实施例四所提供的方法实施例，具体功能此处不再赘述。
本发明实施例通过接收用户的查询指令，可以针对该查询指令，预测结果在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，并将预测结果发送给发出查询指令的用户，使得用户可以根据预测结果决定是否前往目标站点租车，从而可以避免出现用户到达目标站点后没有可租用车辆的情况，节省用户时间，提高公共资源的利用率。
实施例九
本发明实施例提供一种服务器，包括：处理器、存储器以及存储在存储器上并可以由处理器运行的计算机程序，处理器运行计算机程序时实现上述任一方法实施例的可租用车辆预测方法。
本发明实施例提供的装置可以具体用于执行上述实施例四所提供的方法实施例，具体功能此处不再赘述。
本发明实施例通过获取各租赁站点的历史车辆信息，根据各租赁站点的历史车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，其中目标站点为任一租赁站点，目标时间段为当天的任一预设时间段，并将预测结果发送给用户，使得用户可以根据预测结果决定是否前往目标站点租车，从而可以避免出现用户到达目标站点后没有可租用车辆的情况，节省用户时间，提高公共资源的利用率。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围。

Claims (7)

1.一种可租用车辆预测方法，其特征在于，包括：
获取各租赁站点的历史车辆信息，所述历史车辆信息包括预设日期内每天的车辆信息，所述车辆信息包括所述车辆初始在位数量、车辆租借信息和车辆归还信息，其中所述车辆租借信息和所述车辆归还信息一一对应；
根据所述各租赁站点的历史车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，并将预测结果发送给用户；
其中，所述目标站点为任一租赁站点，所述目标时间段为当天的任一预设时间段；
所述根据所述各租赁站点的历史车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，包括：
根据所述目标站点的所述历史车辆信息，计算在所述目标时间段所述目标站点内的平均在位车辆数量；
确定所述在所述目标时间段所述目标站点内的可租用车辆数量等于所述在所述目标时间段所述目标站点内的平均在位车辆数量；或，
所述根据所述各租赁站点的历史车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，包括：
根据所述目标站点的所述历史车辆信息，计算在所述目标时间段的前一预设时间段所述目标站点内的平均在位车辆数量；
获取各租赁站点的当天车辆信息；
根据所述各租赁站点的历史车辆信息和当天车辆信息，计算将在所述目标时间段归还到所述目标站点的车辆数量；
确定在所述目标时间段所述目标站点内的可租用车辆数量等于所述在所述目标时间段的前一预设时间段所述目标站点内的平均在位车辆数量与所述将在所述目标时间段归还到所述目标站点的车辆数量之和；
所述根据所述各租赁站点的历史车辆信息和当天车辆信息，计算将在所述目标时间段归还到所述目标站点的车辆数量，包括：
根据所述各租赁站点的历史车辆信息，计算其他用户在各租赁站点的聚类平均租借时间、其他用户在所述目标站点聚类平均归还时间、其他用户对应于所述聚类平均租借时间的起始站点和结束站点的对应租还概率；
其中，用户在任一所述租赁站点的聚类平均租借时间与聚类平均归还时间一一对应，所述起始站点为任意一个租赁站点，所述结束站点为所述目标站点，任一用户对应于所述聚类平均租借时间的起始站点和结束站点的对应租还概率为所述任一用户将对应于所述聚类平均租借时间且从所述起始站点租借的车辆归还到所述结束站点的概率；
根据所述其他用户在所述目标站点的聚类平均归还时间，将在所述目标站点的聚类平均归还时间中存在任一聚类平均归还时间落入所述目标时间段内的用户确定为目标用户，并将落入所述目标时间段内的所述聚类平均归还时间对应的聚类平均租借时间确定为所述目标用户在实际租借站点的目标平均租借时间；
根据所述各租赁站点的当天车辆信息，确定所述目标用户当天的实际租借站点和租借时间；
根据所述目标用户当天的实际租借站点和租借时间，以及所述目标用户在所述实际租借站点的目标平均租借时间，确定有效用户，所述有效用户为将会在所述目标时间段将租借的车辆归还到所述目标站点的目标用户；
将所述有效用户中对应于所述目标平均租借时间的所述实际租借站点和所述目标站点的对应租还概率大于预设概率阈值的有效用户的数量确定为将在所述目标时间段归还到所述目标站点的车辆数量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户当天的实际租借站点和租借时间，以及所述目标用户在所述实际租借站点的目标平均租借时间，确定有效用户，所述有效用户为将会在所述目标时间段将租借的车辆归还到所述目标站点的目标用户，包括：
根据所述目标用户当天的实际租借站点和租借时间，以及所述目标用户在所述实际租借站点的目标平均租借时间，计算所述目标用户在所述实际租借站点的所述实际租借时间与所述目标平均租借时间之间的差值；
判断所述目标用户在所述实际租借站点的所述实际租借时间与所述目标平均租借时间之间的差值是否小于预设时间范围；
若判断结果为所述目标用户在所述实际租借站点的所述实际租借时间与所述目标平均租借时间之间的差值小于所述预设时间范围，则确定所述目标用户为有效用户。
3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述各租赁站点的历史车辆信息和当天车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量之前，还包括：
接收用户发送的查询指令，所述查询指令用于查询当天在用户指定时间段用户指定站点内的可租用车辆数量；
根据所述查询指令，将所述用户指定时间段确定为目标时间段，并将所述用户指定站点确定为目标站点。
4.一种可租用车辆预测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取各租赁站点的历史车辆信息，所述历史车辆信息包括预设日期内每天的车辆信息，所述车辆信息包括所述车辆初始在位数量、车辆租借信息和车辆归还信息，其中所述车辆租借信息和所述车辆归还信息一一对应；
处理模块，用于根据所述各租赁站点的历史车辆信息，预测在目标时间段目标站点内的可租用车辆数量，并将预测结果发送给用户；
其中，所述目标站点为任一租赁站点，所述目标时间段为当天的任一预设时间段；
所述处理模块包括：
第一计算子模块，用于根据所述目标站点的所述历史车辆信息，计算在所述目标时间段所述目标站点内的平均在位车辆数量；
第一确定子模块，用于确定所述在所述目标时间段所述目标站点内的可租用车辆数量等于所述在所述目标时间段所述目标站点内的平均在位车辆数量；或，
所述处理模块包括：
第二计算子模块，用于根据所述目标站点的所述历史车辆信息，计算在所述目标时间段的前一预设时间段所述目标站点内的平均在位车辆数量；
获取子模块，用于获取各租赁站点的当天车辆信息；
第三计算子模块，用于根据所述各租赁站点的历史车辆信息和当天车辆信息，计算将在所述目标时间段归还到所述目标站点的车辆数量；
第二确定子模块，用于确定在所述目标时间段所述目标站点内的可租用车辆数量等于所述在所述目标时间段的前一预设时间段所述目标站点内的平均在位车辆数量与所述将在所述目标时间段归还到所述目标站点的车辆数量之和；
所述第三计算子模块还用于：
根据所述各租赁站点的历史车辆信息，计算其他用户在各租赁站点的聚类平均租借时间、其他用户在所述目标站点聚类平均归还时间、其他用户对应于所述聚类平均租借时间的起始站点和结束站点的对应租还概率；
其中，用户在任一所述租赁站点的聚类平均租借时间与聚类平均归还时间一一对应，所述起始站点为任意一个租赁站点，所述结束站点为所述目标站点，任一用户对应于所述聚类平均租借时间的起始站点和结束站点的对应租还概率为所述任一用户将对应于所述聚类平均租借时间且从所述起始站点租借的车辆归还到所述结束站点的概率；
根据所述其他用户在所述目标站点的聚类平均归还时间，将在所述目标站点的聚类平均归还时间中存在任一聚类平均归还时间落入所述目标时间段内的用户确定为目标用户，并将落入所述目标时间段内的所述聚类平均归还时间对应的聚类平均租借时间确定为所述目标用户在实际租借站点的目标平均租借时间；
根据所述各租赁站点的当天车辆信息，确定所述目标用户当天的实际租借站点和租借时间；
根据所述目标用户当天的实际租借站点和租借时间，以及所述目标用户在所述实际租借站点的目标平均租借时间，确定有效用户，所述有效用户为将会在所述目标时间段将租借的车辆归还到所述目标站点的目标用户；
将所述有效用户中对应于所述目标平均租借时间的所述实际租借站点和所述目标站点的对应租还概率大于预设概率阈值的有效用户的数量确定为将在所述目标时间段归还到所述目标站点的车辆数量。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述第三计算子模块还用于：
根据所述目标用户当天的实际租借站点和租借时间，以及所述目标用户在所述实际租借站点的目标平均租借时间，计算所述目标用户在所述实际租借站点的所述实际租借时间与所述目标平均租借时间之间的差值；
判断所述目标用户在所述实际租借站点的所述实际租借时间与所述目标平均租借时间之间的差值是否小于预设时间范围；
若判断结果为所述目标用户在所述实际租借站点的所述实际租借时间与所述目标平均租借时间之间的差值小于所述预设时间范围，则确定所述目标用户为有效用户。
6.根据权利要求4-5任一项所述的装置，其特征在于，还包括：
接收模块，用于接收用户发送的查询指令，所述查询指令用于查询当天在用户指定时间段用户指定站点内的可租用车辆数量；
确定模块，用于根据所述查询指令，将所述用户指定时间段确定为目标时间段，并将所述用户指定站点确定为目标站点。
7.一种服务器，其特征在于，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可以由所述处理器运行的计算机程序，
所述处理器运行所述计算机程序时实现权利要求1-3任一项所述的可租用车辆预测方法。
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