CN111815096A - 共享汽车投放方法、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种共享汽车投放方法、电子设备及存储介质，方法包括：获取多个场站多个时间段的共享汽车的历史订单，将所述历史订单根据订单的行驶里程分为多个类型的历史订单；基于历史订单中的类型、以及产生所述历史订单的时间段，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量；根据场站中未来不同时间段内每种类型订单的预测需求量，确定该场站共享汽车投放。本发明根据场站中未来不同时间段内每种类型订单的预测需求量，确定该场站共享汽车投放，使得投放更为符合用户需求量，可以有效解决不同区域不同时间段对各梯度电量车辆利用不均衡的问题，进而可以用于指导精细化运营，提高车辆利用率和用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及车辆相关技术领域，特别是一种共享汽车投放方法、电子设备及存储介质。
背景技术
随着共享经济的发展，共享汽车作为共享交通体系的重要组成部分，有效缓解了城市交通的运载负荷。当前共享汽车采取固定场站(停车场)取车还车的租赁模式，运营方通常会在早上将一批高电量车辆投入场站中，用户会优先选择这些高电量车辆使用，此时无论用户早高峰是长单需求还是短单需求均可满足，其中长单指的是行驶距离较远的订单，短单指的是行驶距离较近的订单。目前，一辆充满电的车平均最多可用6.2单，当晚高峰到来时，场站中停放车辆的残余电量不同(比如电量可能是80％、60％、40％、10％等)且较大比例为中低电量车，此时对于晚高峰长单用户的需求难以满足，同时对于许多短单用户而言，即使当前电量(比如可续航60km)可满足其短单需求，用户也不愿使用
发明内容
基于此，有必要针对现有技术共享汽车利用不均衡的技术问题，提供一种共享汽车投放方法、电子设备及存储介质。
本发明提供一种共享汽车投放方法，包括：
获取多个场站多个时间段的共享汽车的历史订单，将所述历史订单根据订单的行驶里程分为多个类型的历史订单；
基于历史订单中的类型、以及产生所述历史订单的时间段，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量；
根据场站中未来不同时间段内每种类型订单的预测需求量，确定该场站共享汽车投放。
进一步地，所述基于历史订单中的类型、以及产生所述历史订单的时间段，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量，具体包括：
采用历史不同时间段内多种时间粒度下，每种类型订单的数量、和/或环境参数，训练预测模型；
获取场站中，在未来时间段之前预设时间粒度下，每种类型订单的数量、和/或环境参数，输入所述预测模型，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量。
进一步地，还包括：
响应于订单请求，根据所述订单请求的起始场站和目的地场站，确定所述订单请求的行驶距离；
根据所述行驶距离，确定待推荐共享汽车，推荐所述待推荐共享汽车，所述场站中待推荐共享汽车为电量满足所述订单请求的行驶距离，且电量小于预设阈值的共享汽车。
更进一步地，所述推荐所述待推荐共享汽车，具体包括：
展示关于所述待推荐共享汽车的优惠。
再进一步地，还包括：
如果所述订单请求的起始场站内具有待推荐共享汽车，则隐藏场站中全部或部分电量高于所述待推荐共享汽车的其他共享汽车。
本发明提供一种共享汽车投放电子设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
获取多个场站多个时间段的共享汽车的历史订单，将所述历史订单根据订单的行驶里程分为多个类型的历史订单；
基于历史订单中的类型、以及产生所述历史订单的时间段，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量；
根据场站中未来不同时间段内每种类型订单的预测需求量，确定该场站共享汽车投放。
进一步地，所述基于历史订单中的类型、以及产生所述历史订单的时间段，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量，具体包括：
采用历史不同时间段内多种时间粒度下，每种类型订单的数量、和/或环境参数，训练预测模型；
获取场站中，在未来时间段之前预设时间粒度下，每种类型订单的数量、和/或环境参数，输入所述预测模型，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量。
进一步地，所述处理器还能够：
响应于订单请求，根据所述订单请求的起始场站和目的地场站，确定所述订单请求的行驶距离；
根据所述行驶距离，确定待推荐共享汽车，推荐所述待推荐共享汽车，所述场站中待推荐共享汽车为电量满足所述订单请求的行驶距离，且电量小于预设阈值的共享汽车。
更进一步地，所述推荐所述待推荐共享汽车，具体包括：
展示关于所述待推荐共享汽车的优惠。
更进一步地，所述处理器还能够：
如果所述订单请求的起始场站内具有待推荐共享汽车，则隐藏场站中全部或部分电量高于所述待推荐共享汽车的其他共享汽车。
本发明提供一种存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机执行所述计算机指令时，用于执行如前所述的共享汽车投放方法的所有步骤。
本发明根据场站中未来不同时间段内每种类型订单的预测需求量，确定该场站共享汽车投放，使得投放更为符合用户需求量，可以有效解决不同区域不同时间段对各梯度电量车辆利用不均衡的问题，进而可以用于指导精细化运营，提高车辆利用率和用户体验。
附图说明
图1为本发明一实施例一种共享汽车投放方法的工作流程图；
图2为本发明第二实施例一种共享汽车投放方法的工作流程图；
图3为本发明第三实施例一种共享汽车投放方法的工作流程图；
图4为本发明最佳实施例一种共享汽车投放方法的工作流程图；
图5为本发明第四实施例一种共享汽车投放电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细的说明。
实施例一
如图1所示为本发明一实施例一种共享汽车投放方法的工作流程图，包括：
步骤S101，获取多个场站多个时间段的共享汽车的历史订单，将所述历史订单根据订单的行驶里程分为多个类型的历史订单；
步骤S102，基于历史订单中的类型、以及产生所述历史订单的时间段，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量；
步骤S103，根据场站中未来不同时间段内每种类型订单的预测需求量，确定该场站共享汽车投放。
具体来说，步骤S101获取多个场站多个时间段的共享汽车的历史订单，并根据订单的行驶里程，将订单分为不同类型，例如，行驶里程在第一范围的分为第一类型订单，行驶里程在第二范围的分为第二类型订单。例如，将订单分为长单或短单。
然后，步骤S102对场站为例时间段内每种类型订单进行需求预测，得到每种类型订单的预测需求量。
最后，步骤S103基于预测出的未来某天不同时间段的不同类型订单的需求量，在不同时间段内投放梯度性电量的车辆。例如，基于预测出的未来某天不同时间段的长单和短单需求量，对于总共可以投放200辆电量100％的车，比如，运营方可以在早高峰期间投放100辆电量100％的车，晚高峰期间投放100辆电量100％的车，而不再将200辆车一次性投入市场。
本发明根据场站中未来不同时间段内每种类型订单的预测需求量，确定该场站共享汽车投放，使得投放更为符合用户需求量，可以有效解决不同区域不同时间段对各梯度电量车辆利用不均衡的问题，进而可以用于指导精细化运营，提高车辆利用率和用户体验。
实施例二
如图2所示为本发明第二实施例一种共享汽车投放方法的工作流程图，包括：
步骤S201，获取多个场站多个时间段的共享汽车的历史订单，将所述历史订单根据订单的行驶里程分为多个类型的历史订单。
具体来说，可以选取城市各区域或场站的共享汽车订单历史数据，将其作为车辆分时段投放预测模型的训练样本，并对训练样本标记标签，标签为历史第二天不同时间段的长单短单数量。其中，历史数据可以包括长单数据(一次行驶里程较长的订单，比如20km)和短单数据(一次行驶里程较短的订单，比如5km)。
步骤S202，采用历史不同时间段内多种时间粒度下，每种类型订单的数量、和/或环境参数，训练预测模型。
具体来说，将不同区域各时段不同类型订单用户分布占比、和/或环境参数，以及将历史第二天对应不同时间段的不同类型订单的需求量作为标签输入到模型中进行训练。
不同类型订单用户分布占比，可以为各时段长单用户占比、以及各时段短单用户分布占比。环境参数可以为天气特征、交通状况特征。其中：天气特征可以包括天气概况、温度、空气质量、降水量等；交通状况特征可以包括N公里范围交通状态、热门线路交通状态等。
在模型训练更新迭代过程中，可以通过用户需求满足率/量、完单数量、完成的总里程数或成交金额(Gross Merchandise Volume,GMV)(包括但不限于：平台收益，电车按时长计费)中的一种或多种指标来评估模型是否需要继续优化。此外，为了保证模型能够及时适应用户变化及外部影响因素，本实施例可以定期(如每天)采集最新历史数据对模型进行训练和更新。
步骤S203，获取场站中，在未来时间段之前预设时间粒度下，每种类型订单的数量、和/或环境参数，输入所述预测模型，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量。
例如要获取明天早高峰，例如8点至9点之间长单和短单的预测需求量，则可以获取早高峰前1小时、前2小时、前1天的早高峰等的长单和短单的数量、和/或相应的环境参数。
步骤S204，根据场站中未来不同时间段内每种类型订单的预测需求量，确定该场站共享汽车投放。
本实施例采用模型来预测订单需求量，由于考虑到不同时间粒度、以及不同的参数的影响，预测更为准确。
实施例三
如图3所示为本发明第三实施例一种共享汽车投放方法的工作流程图，包括：
步骤S301，获取多个场站多个时间段的共享汽车的历史订单，将所述历史订单根据订单的行驶里程分为多个类型的历史订单。
步骤S302，基于历史订单中的类型、以及产生所述历史订单的时间段，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量。
步骤S303，根据场站中未来不同时间段内每种类型订单的预测需求量，确定该场站共享汽车投放。
步骤S304，响应于订单请求，根据所述订单请求的起始场站和目的地场站，确定所述订单请求的行驶距离。
步骤S305，根据所述行驶距离，确定待推荐共享汽车，推荐所述待推荐共享汽车，所述场站中待推荐共享汽车为电量满足所述订单请求的行驶距离，且电量小于预设阈值的共享汽车。
在其中一个实施例中，所述推荐所述待推荐共享汽车，具体包括：
展示关于所述待推荐共享汽车的优惠。
例如，为了鼓励短单用户充分利用低电量车，可以对使用低电量车的用户推送红包优惠。
步骤S306，如果所述订单请求的起始场站内具有待推荐共享汽车，则隐藏场站中全部或部分电量高于所述待推荐共享汽车的其他共享汽车。
例如有充足的低量车可用时直接不在用户的手机应用(APP)上向用户展示高电量的车等。
本实施例通过不同的方法，进一步鼓励短距离用户使用低电量车，以更好地平衡各梯度电量车辆。
如图4所示为本发明最佳实施例一种共享汽车投放方法的工作流程图，包括：
步骤S401，获取模型训练样本；
步骤S402，训练分时段投放预测模型；
步骤S403，基于分时段投放预测模型，预测城市区域未来不同时间段的长单和短单需求量；
步骤S404，指导运营定向化投放梯度性电量的车辆。
实施例四
如图5所示为本发明第四实施例一种共享汽车投放电子设备的硬件结构示意图，包括：
至少一个处理器501；以及，
与所述至少一个处理器501通信连接的存储器502；其中，
所述存储器502存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
获取多个场站多个时间段的共享汽车的历史订单，将所述历史订单根据订单的行驶里程分为多个类型的历史订单；
基于历史订单中的类型、以及产生所述历史订单的时间段，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量；
根据场站中未来不同时间段内每种类型订单的预测需求量，确定该场站共享汽车投放。
图5中以一个处理器502为例。
电子设备还可以包括：输入装置503和显示装置504。
处理器501、存储器502、输入装置503及显示装置504可以通过总线或者其他方式连接，图中以通过总线连接为例。
存储器502作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的共享汽车投放方法对应的程序指令/模块，例如，图1至图4所示的方法流程。处理器501通过运行存储在存储器502中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中的共享汽车投放方法。
存储器502可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据共享汽车投放方法的使用所创建的数据等。此外，存储器502可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器502可选包括相对于处理器501远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至执行共享汽车投放方法的装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置503可接收输入的用户点击，以及产生与共享汽车投放方法的用户设置以及功能控制有关的信号输入。显示装置504可包括显示屏等显示设备。
在所述一个或者多个模块存储在所述存储器502中，当被所述一个或者多个处理器501运行时，执行上述任意电子设备实施例中的共享汽车投放方法。
本发明根据场站中未来不同时间段内每种类型订单的预测需求量，确定该场站共享汽车投放，使得投放更为符合用户需求量，可以有效解决不同区域不同时间段对各梯度电量车辆利用不均衡的问题，进而可以用于指导精细化运营，提高车辆利用率和用户体验。
实施例五
本发明第五实施例一种共享汽车投放电子设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
获取多个场站多个时间段的共享汽车的历史订单，将所述历史订单根据订单的行驶里程分为多个类型的历史订单。
采用历史不同时间段内多种时间粒度下，每种类型订单的数量、和/或环境参数，训练预测模型。
获取场站中，在未来时间段之前预设时间粒度下，每种类型订单的数量、和/或环境参数，输入所述预测模型，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量。
根据场站中未来不同时间段内每种类型订单的预测需求量，确定该场站共享汽车投放。
本实施例采用模型来预测订单需求量，由于考虑到不同时间粒度、以及不同的参数的影响，预测更为准确。
实施例六
本发明第五实施例一种共享汽车投放电子设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
获取多个场站多个时间段的共享汽车的历史订单，将所述历史订单根据订单的行驶里程分为多个类型的历史订单；
基于历史订单中的类型、以及产生所述历史订单的时间段，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量；
根据场站中未来不同时间段内每种类型订单的预测需求量，确定该场站共享汽车投放；
响应于订单请求，根据所述订单请求的起始场站和目的地场站，确定所述订单请求的行驶距离；
根据所述行驶距离，确定待推荐共享汽车，推荐所述待推荐共享汽车，所述场站中待推荐共享汽车为电量满足所述订单请求的行驶距离，且电量小于预设阈值的共享汽车；
在其中一个实施例中，所述推荐所述待推荐共享汽车，具体包括：
展示关于所述待推荐共享汽车的优惠。
如果所述订单请求的起始场站内具有待推荐共享汽车，则隐藏场站中全部或部分电量高于所述待推荐共享汽车的其他共享汽车。
本实施例通过不同的方法，进一步鼓励短距离用户使用低电量车，以更好地平衡各梯度电量车辆。
本发明第七实施例提供一种存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机执行所述计算机指令时，用于执行如前所述的共享汽车投放方法的所有步骤。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (11)
1.一种共享汽车投放方法，其特征在于，包括：
获取多个场站多个时间段的共享汽车的历史订单，将所述历史订单根据订单的行驶里程分为多个类型的历史订单；
基于历史订单中的类型、以及产生所述历史订单的时间段，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量；
根据场站中未来不同时间段内每种类型订单的预测需求量，确定该场站共享汽车投放。
2.根据权利要求1所述的共享汽车投放方法，其特征在于，所述基于历史订单中的类型、以及产生所述历史订单的时间段，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量，具体包括：
采用历史不同时间段内多种时间粒度下，每种类型订单的数量、和/或环境参数，训练预测模型；
获取场站中，在未来时间段之前预设时间粒度下，每种类型订单的数量、和/或环境参数，输入所述预测模型，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量。
3.根据权利要求1所述的共享汽车投放方法，其特征在于，还包括：
响应于订单请求，根据所述订单请求的起始场站和目的地场站，确定所述订单请求的行驶距离；
根据所述行驶距离，确定待推荐共享汽车，推荐所述待推荐共享汽车，所述场站中待推荐共享汽车为电量满足所述订单请求的行驶距离，且电量小于预设阈值的共享汽车。
4.根据权利要求3所述的共享汽车投放方法，其特征在于，所述推荐所述待推荐共享汽车，具体包括：
展示关于所述待推荐共享汽车的优惠。
5.根据权利要求3所述的共享汽车投放方法，其特征在于，还包括：
如果所述订单请求的起始场站内具有待推荐共享汽车，则隐藏场站中全部或部分电量高于所述待推荐共享汽车的其他共享汽车。
6.一种共享汽车投放电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
获取多个场站多个时间段的共享汽车的历史订单，将所述历史订单根据订单的行驶里程分为多个类型的历史订单；
基于历史订单中的类型、以及产生所述历史订单的时间段，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量；
根据场站中未来不同时间段内每种类型订单的预测需求量，确定该场站共享汽车投放。
7.根据权利要求6所述的共享汽车投放电子设备，其特征在于，所述基于历史订单中的类型、以及产生所述历史订单的时间段，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量，具体包括：
采用历史不同时间段内多种时间粒度下，每种类型订单的数量、和/或环境参数，训练预测模型；
获取场站中，在未来时间段之前预设时间粒度下，每种类型订单的数量、和/或环境参数，输入所述预测模型，得到场站未来时间段内每种类型订单的预测需求量。
8.根据权利要求6所述的共享汽车投放电子设备，其特征在于，所述处理器还能够：
响应于订单请求，根据所述订单请求的起始场站和目的地场站，确定所述订单请求的行驶距离；
根据所述行驶距离，确定待推荐共享汽车，推荐所述待推荐共享汽车，所述场站中待推荐共享汽车为电量满足所述订单请求的行驶距离，且电量小于预设阈值的共享汽车。
9.根据权利要求8所述的共享汽车投放电子设备，其特征在于，所述推荐所述待推荐共享汽车，具体包括：
展示关于所述待推荐共享汽车的优惠。
10.根据权利要求8所述的共享汽车投放电子设备，其特征在于，所述处理器还能够：
如果所述订单请求的起始场站内具有待推荐共享汽车，则隐藏场站中全部或部分电量高于所述待推荐共享汽车的其他共享汽车。
11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储计算机指令，当计算机执行所述计算机指令时，用于执行如权利要求1至5任一项所述的共享汽车投放方法的所有步骤。
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