CN118379866A - 基于大数据的车辆调度方法、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种基于大数据的车辆调度方法、计算机设备和存储介质，包括以下步骤：根据目标区域内的车辆信息和用户信息，对所述目标区域的车辆需求数据进行预测以获得调度预测数据；根据与所述目标区域之间的调度参数，获得备选调度区域序列；根据所述调度预测数据，按照所述备选调度区域序列的顺序，对所述调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个调度车辆；根据所述目标区域，生成调度提示信息并发送到所述至少一个调度车辆。至少解决了现有技术中，一般采用无筛选的广播推送热点区域的方法，采用上述方法，容易导致热点区域供给过剩，同时也会干扰到不愿意进行调度的司机的正常驾驶的问题，实现了精准调度、高效调度的效果。

Description

基于大数据的车辆调度方法、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及互联网大数据技术领域，尤其涉及基于大数据的车辆调度方法、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着城市化进程的加速，对网约车的需求呈指数级增长。这一现象在人口密集、交通繁忙的大都市尤为明显。在这些地区，快节奏的生活和拥堵的道路使得人们越来越依赖网约车作为日常出行的首选方式。然而，这种需求的高度集中往往导致供不应求的局面，尤其是在高峰时段或恶劣天气条件下，乘客常常发现难以快速叫到车。即便成功下单，车辆的延迟响应和调度不畅也会导致乘客到达目的地的时间被不必要地推迟，这不仅增加了乘客的焦虑和不满，还可能影响到他们的日程安排，从而严重影响了乘客的整体体验。

目前，一般通过向司机推送热点区域的方式来对网约车资源进行调度，但是，现有技术中，一般采用无筛选的广播推送热点区域的方法，采用上述方法，容易导致热点区域供给过剩，同时也会干扰到不愿意进行调度的司机的正常驾驶。

发明内容

本发明提供了基于大数据的车辆调度方法、计算机设备和存储介质，提供了一种基于大数据的车辆调度方法，以至少解决现有技术中，一般采用无筛选的广播推送热点区域的方法，采用上述方法，容易导致热点区域供给过剩，同时也会干扰到不愿意进行调度的司机的正常驾驶的问题。

基于大数据的车辆调度方法，包括以下步骤：

根据目标区域内的车辆信息和用户信息，对所述目标区域的车辆需求数据进行预测以获得调度预测数据，所述车辆需求数据用于表征需要从其他区域向所述目标区域进行调度的调度信息，所述调度预测数据包括车辆需求时段、需求目的地区域和需求数量中的至少一项；

根据与所述目标区域之间的调度参数，获得备选调度区域序列，所述调度参数包括调度时间、调度距离中的至少一项，所述备选调度区域序列包括至少一个按顺序排列的区域；

根据所述调度预测数据，按照所述备选调度区域序列的顺序，对所述调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个调度车辆；

根据所述目标区域，生成调度提示信息并发送到所述至少一个调度车辆。

可选的，所述根据目标区域内的车辆信息和用户信息，对所述目标区域的车辆需求数据进行预测以获得调度预测数据的步骤，包括：

获取所述目标区域内的用户行为信息和/或用户标签信息，根据所述用户行为信息和/或所述用户标签信息，对用户用车数据进行预测获得用车预测数据，所述用车预测数据用于表征所述目标区域内的用户的用车需求；

获取所述目标区域内的车辆信息，根据所述车辆信息和所述用车预测数据，获得调度预测数据。

可选的，所述根据与所述目标区域之间的调度参数，获得备选调度区域序列的步骤，包括：

根据所述目标区域，获得至少一个与目标区域关联的关联区域；

根据至少一个所述关联区域与目标区域的调度时间获得所述关联区域的第一权重值；

根据至少一个所述关联区域与目标区域的调度距离获得所述关联区域的第二权重值；

根据第一权重值和/或第二权重值对至少一个所述关联区域进行排序以获得备选调度区域序列。

可选的，所述根据所述调度预测数据，按照所述备选调度区域序列的顺序，对所述调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个调度车辆的步骤，包括：

按照所述备选调度区域序列的顺序，获取所述备选调度区域中的车辆信息，所述车辆信息用于表征所述备选调度区域中的车辆接受调度的偏好；

根据所述调度预测数据和所述车辆信息，获得所述备选调度区域中所述车辆接受调度的偏好与所述调度预测数据相符的车辆为调度车辆。

可选的，所述车辆信息包括驾驶员画像，所述驾驶员画像包括第一标签、第二标签，所述第一标签用于表征驾驶员历史响应调度的比例；第二标签用于表征驾驶员平时驾驶的习惯，所述根据所述调度预测数据和所述车辆信息，获得所述备选调度区域中所述车辆接受调度的偏好与所述调度预测数据相符的车辆为调度车辆的步骤，包括：

根据所述第一标签，基于驾驶员历史响应调度的比例，获得第三权重值；

根据所述第二标签和所述调度预测数据的相符程度，获得第四权重值；

根据第三权重值和/或第四权重值，获得所述备选调度区域中所述车辆接受调度的偏好与所述调度预测数据相符的车辆为调度车辆。

可选的，所述第二标签包括驾驶员活跃时段、驾驶员活跃区域、驾驶员收车时段和驾驶员收车区域；

所述根据所述第二标签和所述调度预测数据的相符程度，获得第四权重值的步骤，包括：

根据驾驶员活跃时段和车辆需求时段，获得第五权重值；

根据驾驶员活跃区域、驾驶员当前区域和需求目的地区域，获得第六权重值；

根据驾驶员收车时段和车辆需求时段，获得第七权重值；

根据驾驶员收车区域、驾驶员当前区域和需求目的地区域，获得第八权重值；

根据第五权重值、第六权重值、第七权重值和第八权重值中的至少一项，获得第四权重值。

可选的，所述根据第三权重值和/或第四权重值，获得所述备选调度区域中所述车辆接受调度的偏好与所述调度预测数据相符的车辆为调度车辆的步骤，包括：

根据第三权重值，筛选出所述备选调度区域中第三权重值大于预设第一阈值的车辆为第一车辆；

根据第三权重值和第四权重值，获得所述备选调度区域中所述车辆接受调度的偏好与所述调度预测数据相符的车辆为调度车辆。

可选的，所述根据所述目标区域，生成调度提示信息并发送到所述至少一个调度车辆的步骤之后，还包括：

获取所述至少一个调度车辆的反馈信息，根据所述反馈信息，确定所述至少一个调度车辆是否响应所述调度提示信息；

当存在所述调度车辆未响应时，按照所述备选调度区域序列的顺序，对所述调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个替补调度车辆；

根据所述目标区域，生成调度提示信息并发送到所述至少一个替补调度车辆。

另一方面，一种基于大数据的车辆调度系统，包括车辆调度平台和与车辆调度平台通信的车辆终端；

所述车辆调度平台被配置为：

通过所述车辆终端获取区域内的车辆信息；

根据目标区域内的车辆信息和用户信息，对所述目标区域的车辆需求数据进行预测以获得调度预测数据，所述车辆需求数据用于表征需要从其他区域向所述目标区域进行调度的调度信息，所述调度预测数据包括车辆需求时段、需求目的地区域和需求数量中的至少一项；

根据与所述目标区域之间的调度参数，获得备选调度区域序列，所述调度参数包括调度时间、调度距离中的至少一项，所述备选调度区域序列包括至少一个按顺序排列的区域；

根据所述调度预测数据，按照所述备选调度区域序列的顺序，对所述调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个调度车辆；

根据所述目标区域，生成调度提示信息并发送到所述至少一个调度车辆的所述车辆终端；

所述车辆终端被配置为：

获取并记录车辆的车辆信息，响应于所述车辆调度平台的指令，将车辆信息发送到所述车辆调度平台；

接收所述车辆调度平台发送的所述调度提示信息，并将所述调度提示信息展示给车辆的驾驶员。

另一方面，一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序，实现上述的方法。

另一方面，一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，处理器执行所述计算机程序，实现上述的方法。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

本发明基于大数据的车辆调度方法、计算机设备和存储介质，包括以下步骤：根据目标区域内的车辆信息和用户信息，对所述目标区域的车辆需求数据进行预测以获得调度预测数据；根据与所述目标区域之间的调度参数，获得备选调度区域序列；根据所述调度预测数据，按照所述备选调度区域序列的顺序，对所述调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个调度车辆；根据所述目标区域，生成调度提示信息并发送到所述至少一个调度车辆。至少解决了现有技术中，一般采用无筛选的广播推送热点区域的方法，采用上述方法，容易导致热点区域供给过剩，同时也会干扰到不愿意进行调度的司机的正常驾驶的问题。实现了精准调度、高效调度的效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1为基于大数据的车辆调度方法的流程示意图；

图2为一种计算机设备的示意图。

本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本公开方案，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、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分的实施例，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，都应当属于本公开保护的范围。

需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1

如图1所示，基于大数据的车辆调度方法，包括以下步骤：

S1、根据目标区域内的车辆信息和用户信息，对目标区域的车辆需求数据进行预测以获得调度预测数据；

可选的，车辆需求数据用于表征需要从其他区域向目标区域进行调度的调度信息，调度预测数据包括车辆需求时段、需求目的地区域和需求数量中的至少一项；

可选的，目标区域内的用户信息可以通过用户终端获取，用户终端可以是用户的手机、智能手表或其他可以联网的设备，用户信息可以包括用户ID、用户标签、用户历史行为中的一项或多项。

可选的，目标区域内的用户信息用于表征目标区域内用户的用车习惯、用车偏好等与用户用车相关的特征。

可选的，目标区域内的车辆信息可以通过车载终端获取，车辆信息可以包括车辆位置、工作时段、工作状态等，工作状态可以用来指示车辆是否需要加油、加气或充电。

可选的，目标区域内的车辆信息用于表征目标区域内车辆的状态、运营时间等与车辆运行相关的特征。

可选的，根据目标区域内的车辆信息和用户信息，对目标区域的车辆需求数据进行预测的方法是通过机器学习模型、深度学习模型或其他数学模型进行预测，用于预测的模型以用户信息作为输入，以车辆需求数据作为输出进行训练和验证，通过向验证后的预测模型输入目标区域内的用户信息以获取车辆需求数据。可选的，车辆需求数据可以是离散时间序列数据。

可选的，根据目标区域内的车辆信息和用户信息，对目标区域的车辆需求数据进行预测以获得调度预测数据的方法是，通过车辆信息确定目标区域内的车辆可运行的车辆运行数据，车辆运行数据可以是离散时间序列数据，通过车辆需求数据减和车辆运行数据的差值，获取调度预测数据。

通过上述步骤，可以获取目标区域在指定时间需要从其他区域调度车辆的需求。

S2、根据与目标区域之间的调度参数，获得备选调度区域序列；

可选的，调度参数包括调度时间、调度距离中的至少一项，备选调度区域序列包括至少一个按顺序排列的区域，备选调度区域序列中的区域即是备选调度区域；

可选的，调度时间越短、调度距离越短的区域在备选调度区域序列中排序越靠前。

S3、根据调度预测数据，按照备选调度区域序列的顺序，对调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个调度车辆；

可选的，调度车辆是备选调度区域中接单习惯或活动习惯与调度预测数据或车辆需求数据匹配的车辆。采用上述方法，可以在备选调度区域中筛选出愿意进行调度的、可以进行调度的车辆作为调度车辆。

S4、根据目标区域，生成调度提示信息并发送到至少一个调度车辆。

实施例2

本实施例在实施例1的基础上，基于大数据的车辆调度方法，包括以下步骤：

S1、根据目标区域内的车辆信息和用户信息，对目标区域的车辆需求数据进行预测以获得调度预测数据；

可选的，车辆需求数据用于表征需要从其他区域向目标区域进行调度的调度信息，调度预测数据包括车辆需求时段、需求目的地区域和需求数量中的至少一项；

可选的，目标区域内的车辆信息可以通过车载终端获取，车辆信息可以包括车辆位置、工作时段、工作状态等，工作状态可以用来指示车辆是否需要加油、加气或充电。

通过上述步骤，可以获取目标区域在指定时间需要从其他区域调度车辆的需求。

可选的，根据目标区域内的车辆信息和用户信息，对目标区域的车辆需求数据进行预测以获得调度预测数据的步骤，包括：

获取目标区域内的用户行为信息和/或用户标签信息，根据用户行为信息和/或用户标签信息，对用户用车数据进行预测获得用车预测数据，用车预测数据用于表征目标区域内的用户的用车需求；

获取目标区域内的车辆信息，根据车辆信息和用车预测数据，获得调度预测数据。

可选的，用户行为信息包括用户的消费信息、打卡信息等用户在网约车平台或其他平台的行为，这些行为与打车行为的关联性较高，可以通过这些行为预测用户是否需要打车，如在21点以后的时段用户A产生了打卡行为，则预测用户A在21:00-22:00产生一个打车需求。

可选的，用户标签信息包括用户喜欢打车的时段、喜欢打车的区域、目的地的区域等标签。

可选的，获取目标区域内的用户行为信息和/或用户标签信息，根据用户行为信息和/或用户标签信息，对用户用车数据进行预测获得用车预测数据的方法，包括：

建立用车预测模型，使用历史打车数据和与历史打车数据匹配的用户行为信息和/或用户标签信息对用车预测模型进行训练；

获取目标区域内实时的用户行为信息和/或用户标签信息，将实时的用户行为信息和/或用户标签信息输入用车预测模型，获得用车预测数据。

由于用户行为信息和/或用户标签信息中包括时间信息、目的地信息等信息，因此，获得的用车预测数据也可以包括车辆需求时段、需求目的地区域和需求数量中的至少一项。

采用上述步骤，可以精准的获取目标区域的车辆需求，便于进行精准调度。

可选的，获取目标区域内的用户行为信息，根据用户行为信息，对用户用车数据进行预测获得用车预测数据的方法，包括：

根据目标区域，获得与目标区域打车行为强相关的其他行为；

根据所述其他行为，获得用户的历史打车数据和历史行为数据；

建立用车预测模型，使用用户的历史打车数据和历史行为数据用车预测模型进行训练；

获取目标区域内实时的用户行为，将实时的用户行为输入用车预测模型，获得用车预测数据。

S2、根据与目标区域之间的调度参数，获得备选调度区域序列；

可选的，调度参数包括调度时间、调度距离中的至少一项，备选调度区域序列包括至少一个按顺序排列的区域，备选调度区域序列中的区域即是备选调度区域；

可选的，根据与目标区域之间的调度参数，获得备选调度区域序列的步骤，可以包括：

根据目标区域的地理位置信息或与目标区域的距离限制，筛选出至少一个关联区域；

根据目标区域和关联区域，获得关联区域与目标区域之间的调度时间和调度距离；

根据关联区域与目标区域之间的调度时间和调度距离，获得备选调度区域序列。

可选的，获得关联区域与目标区域之间的调度时间和调度距离的步骤，包括：

获得关联区域与目标区域之间的路线信息，根据路线信息确定至少两条关联区域与目标区域之间的备选路线，根据备选路线的平均通行时间获得关联区域与目标区域之间的调度时间，根据备选路线的平均行驶距离获得关联区域与目标区域之间的调度距离。可选的，备选路线的起点平均分布在关联区域中，如当备选路线为两条时，两条备选路线的起点分别位于关联区域的最东端和最西端或最南端和最北端，两条备选路线的终点均位于目标区域的中心。采用上述方法，可以更精准的评估两个区域之间的调度参数。

可选的，根据与目标区域之间的调度参数，获得备选调度区域序列的步骤，包括：

根据目标区域，获得至少一个与目标区域关联的关联区域；

根据至少一个关联区域与目标区域的调度时间获得关联区域的第一权重值；

根据至少一个关联区域与目标区域的调度距离获得关联区域的第二权重值；

根据第一权重值和/或第二权重值对至少一个关联区域进行排序以获得备选调度区域序列。

可选的，可以根据用户预设的标准，如关联区域与目标区域的调度时间越短，第一权重值越大，关联区域与目标区域的调度距离越短，第二权重值越大；

可选的，可以根据用户预设的标准，根据第一权重值对至少一个关联区域进行排序以获得备选调度区域序列；

可以根据用户预设的标准，根据第二权重值对至少一个关联区域进行排序以获得备选调度区域序列；

可以根据用户预设的标准，根据第一权重值和第二权重值的带系数的和或乘积对至少一个关联区域进行排序以获得备选调度区域序列。

可选的，根据第一权重值和第二权重值的设定标准来对至少一个关联区域进行排序以获得备选调度区域序列，排序的方法被配置为调度时间越短、调度距离越短的区域在备选调度区域序列中排序越靠前。

可选的，第一权重值的计算方法可以是，第一权重=A/t，其中A是预设的固定数值，t是调度时间；第二权重值的计算方法可以是，第二权重=B/d，其中B是预设的固定数值，d是调度距离。

S3、根据调度预测数据，按照备选调度区域序列的顺序，对调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个调度车辆；

可选的，调度车辆是备选调度区域中接单习惯或活动习惯与调度预测数据或车辆需求数据匹配的车辆。采用上述方法，可以在备选调度区域中筛选出愿意进行调度的、可以进行调度的车辆作为调度车辆。

可选的，根据调度预测数据，按照备选调度区域序列的顺序，对调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个调度车辆的步骤，包括：

按照备选调度区域序列的顺序，获取备选调度区域中的车辆信息，车辆信息用于表征备选调度区域中的车辆接受调度的偏好；

根据调度预测数据和车辆信息，获得备选调度区域中车辆接受调度的偏好与调度预测数据相符的车辆为调度车辆。

可选的，车辆信息可以包括该车辆历史活动的数据或用于表征这些数据的标签、画像，车辆信息也可以包括该车辆驾驶员历史活动的数据或用于表征这些数据的标签、画像。采用上述方法，可以筛选出对调度接受度高的车辆进行调度。

可选的，车辆信息包括驾驶员画像，驾驶员画像包括第一标签、第二标签，第一标签用于表征驾驶员历史响应调度的比例；第二标签用于表征驾驶员平时驾驶的习惯，根据调度预测数据和车辆信息，获得备选调度区域中车辆接受调度的偏好与调度预测数据相符的车辆为调度车辆的步骤，包括：

根据第一标签，基于驾驶员历史响应调度的比例，获得第三权重值；

根据第二标签和调度预测数据的相符程度，获得第四权重值；

根据第三权重值和/或第四权重值，获得备选调度区域中车辆接受调度的偏好与调度预测数据相符的车辆为调度车辆。

可选的，驾驶员历史响应调度的比例越大，第三权重值越大，第二标签和调度预测数据的相符程度越高，第四权重值越大，根据第三权重值和/或第四权重值可以是根据第三权重值、根据第四权重值或根据第三权重值和第四权重值的带系数的和或乘积。

可选的，驾驶员画像可以通过机器学习模型或深度学习模型获得，根据驾驶员历史的行为数据和预设的驾驶员指标体系建立模型并对模型进行训练，可以获得用于给驾驶员打标签的模型。

可选的，第二标签可以包括一个和多个与调度预测数据对应的标签，如调度预测数据包括车辆需求时段，第二标签中就可以包括驾驶员活跃时段和驾驶员收车时段，其中驾驶员活跃时段对应驾驶员当天第一单到倒数第二单的时段，驾驶员收车时段对应驾驶员当天最后一单的时段；调度预测数据包括需求目的地区，第二标签中就可以包括驾驶员活跃区域和驾驶员收车区域，其中驾驶员活跃时段对应驾驶员当天第一单到倒数第二单的主要活动的区域，驾驶员收车时段对应驾驶员当天最后一单主要活动的区域。

可选的，第三权重值的计算方法可以是，第三权重=P*C，其中C是预设的固定数值，P是驾驶员历史响应调度的比例；第四权重值的计算方法可以是，建立指标体系，指标体系包括车辆需求时段和驾驶员活跃时段的重合时间长度，车辆需求时段和驾驶员收车时段是否冲突，需求目的地区与驾驶员活跃区域和/或驾驶员收车区域的距离等，通过指标体系综合计算第四权重值。第四权重值的计算方法也可以是通过经验模型进行计算或通过预训练的机器学习模型或深度学习模型进行计算。第四权重值用于表征该车辆是否倾向或偏好在调度预测数据指向的时间和区域运营。

可选的，根据第三权重值和/或第四权重值，获得备选调度区域中车辆接受调度的偏好与调度预测数据相符的车辆为调度车辆的方法被配置为驾驶员历史响应调度的比例越高、第二标签和调度预测数据的相符程度越高的车辆越优先选为调度车辆。

可选的，第二标签包括驾驶员活跃时段、驾驶员活跃区域、驾驶员收车时段和驾驶员收车区域；

根据第二标签和调度预测数据的相符程度，获得第四权重值的步骤，包括：

根据驾驶员活跃时段和车辆需求时段，获得第五权重值；

根据驾驶员活跃区域、驾驶员当前区域和需求目的地区域，获得第六权重值；

根据驾驶员收车时段和车辆需求时段，获得第七权重值；

根据驾驶员收车区域、驾驶员当前区域和需求目的地区域，获得第八权重值；

根据第五权重值、第六权重值、第七权重值和第八权重值中的至少一项，获得第四权重值。

可选的，驾驶员活跃时段和车辆需求时段重合度越高，第五权重值越高；

驾驶员活跃区域与驾驶员当前区域重合度越低和驾驶员活跃区域与需求目的地区域重合度越高，第六权重值越高；

驾驶员收车时段和车辆需求时段重合度越高，获得第七权重值越高；

驾驶员收车区域与驾驶员当前区域重合度越低和驾驶员收车区域与需求目的地区域重合度越高，第八权重值越高；

可选的，根据第五权重值、第六权重值、第七权重值和第八权重值中的至少一项，获得第四权重值的方法可以是根据第五权重值和第六权重值的乘积加上第七权重值和第八权重值的乘积获得第四权重值，在进行计算时，也可以为第五权重值、第六权重值、第七权重值和第八权重附加额外的系数。

可选的，第五权重值、第六权重值、第七权重值和第八权重值的计算可以通过建立指标体系或经验公式进行计算，也可以通过建立深度学习模型或机器学习模型进行计算。

可选的，当第二标签和调度预测数据的相符程度越高，第四权重值越大时，驾驶员活跃时段和车辆需求时段重合度越高，第五权重值越高；驾驶员活跃区域与驾驶员当前区域重合度越低和驾驶员活跃区域与需求目的地区域重合度越高，第六权重值越高；驾驶员收车时段和车辆需求时段重合度越高，获得第七权重值越高；驾驶员收车区域与驾驶员当前区域重合度越低和驾驶员收车区域与需求目的地区域重合度越高，第八权重值越高。

可选的，根据第三权重值和/或第四权重值，获得备选调度区域中车辆接受调度的偏好与调度预测数据相符的车辆为调度车辆的步骤，包括：

根据第三权重值，筛选出备选调度区域中第三权重值大于预设第一阈值的车辆为第一车辆；

根据第三权重值和第四权重值，获得备选调度区域中车辆接受调度的偏好与调度预测数据相符的车辆为调度车辆。

采用上述方法，将历史响应调度比例较低的车辆先进行剔除，提高筛选的效率。

S4、根据目标区域，生成调度提示信息并发送到至少一个调度车辆。

可选的，根据目标区域，生成调度提示信息并发送到至少一个调度车辆的步骤之后，还包括：

获取至少一个调度车辆的反馈信息，根据反馈信息，确定至少一个调度车辆是否响应调度提示信息；

当存在调度车辆未响应时，按照备选调度区域序列的顺序，对调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个替补调度车辆；

根据目标区域，生成调度提示信息并发送到至少一个替补调度车辆。采用上述方法，在接收到调度提示信息的调度车辆未响应调度时，能够及时筛选替补调度车辆，保证目标区域的用车需求。

可选的，当存在调度车辆未响应时，按照备选调度区域序列的顺序，对调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个替补调度车辆的步骤包括：

根据与目标区域之间的调度参数，获得备选调度区域序列，根据未响应的调度车辆，获得未响应的调度车辆所在的区域为替补调度区域；

根据调度预测数据，按照备选调度区域序列的顺序，从替补调度区域开始，对调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个替补调度车辆。采用上述方法，可以更高效的筛选出替补调度车辆。

可选的，根据目标区域，生成调度提示信息并发送到至少一个调度车辆的步骤之后，还包括：

获取至少一个调度车辆的反馈信息，根据反馈信息，确定至少一个调度车辆是否响应调度提示信息；

当存在调度车辆未响应时，更新未响应车辆的第一标签和/或第二标签。

可选的，当存在调度车辆未响应时，更新上述方法中各个权重值的系数。

实施例3

一种基于大数据的车辆调度系统，包括车辆调度平台和与车辆调度平台通信的车辆终端；

车辆调度平台被配置为：

通过车辆终端获取区域内的车辆信息；

根据目标区域内的车辆信息和用户信息，对目标区域的车辆需求数据进行预测以获得调度预测数据，车辆需求数据用于表征需要从其他区域向目标区域进行调度的调度信息，调度预测数据包括车辆需求时段、需求目的地区域和需求数量中的至少一项；

根据与目标区域之间的调度参数，获得备选调度区域序列，调度参数包括调度时间、调度距离中的至少一项，备选调度区域序列包括至少一个按顺序排列的区域；

根据调度预测数据，按照备选调度区域序列的顺序，对调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个调度车辆；

根据目标区域，生成调度提示信息并发送到至少一个调度车辆的车辆终端；

车辆终端被配置为：

获取并记录车辆的车辆信息，响应于车辆调度平台的指令，将车辆信息发送到车辆调度平台；

接收车辆调度平台发送的调度提示信息，并将调度提示信息展示给车辆的驾驶员。

可选的，根据目标区域内的车辆信息和用户信息，对目标区域的车辆需求数据进行预测以获得调度预测数据的步骤，包括：

获取目标区域内的用户行为信息和/或用户标签信息，根据用户行为信息和/或用户标签信息，对用户用车数据进行预测获得用车预测数据，用车预测数据用于表征目标区域内的用户的用车需求；

获取目标区域内的车辆信息，根据车辆信息和用车预测数据，获得调度预测数据。

可选的，根据与目标区域之间的调度参数，获得备选调度区域序列的步骤，包括：

根据目标区域，获得至少一个与目标区域关联的关联区域；

根据至少一个关联区域与目标区域的调度时间获得关联区域的第一权重值；

根据至少一个关联区域与目标区域的调度距离获得关联区域的第二权重值；

根据第一权重值和/或第二权重值对至少一个关联区域进行排序以获得备选调度区域序列。

可选的，根据调度预测数据，按照备选调度区域序列的顺序，对调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个调度车辆的步骤，包括：

按照备选调度区域序列的顺序，获取备选调度区域中的车辆信息，车辆信息用于表征备选调度区域中的车辆接受调度的偏好；

根据调度预测数据和车辆信息，获得备选调度区域中车辆接受调度的偏好与调度预测数据相符的车辆为调度车辆。

可选的，车辆信息包括驾驶员画像，驾驶员画像包括第一标签、第二标签，第一标签用于表征驾驶员历史响应调度的比例；第二标签用于表征驾驶员平时驾驶的习惯，根据调度预测数据和车辆信息，获得备选调度区域中车辆接受调度的偏好与调度预测数据相符的车辆为调度车辆的步骤，包括：

根据第一标签，基于驾驶员历史响应调度的比例，获得第三权重值；

根据第二标签和调度预测数据的相符程度，获得第四权重值；

根据第三权重值和/或第四权重值，获得备选调度区域中车辆接受调度的偏好与调度预测数据相符的车辆为调度车辆。

可选的，第二标签包括驾驶员活跃时段、驾驶员活跃区域、驾驶员收车时段和驾驶员收车区域；

根据第二标签和调度预测数据的相符程度，获得第四权重值的步骤，包括：

根据驾驶员活跃时段和车辆需求时段，获得第五权重值；

根据驾驶员活跃区域、驾驶员当前区域和需求目的地区域，获得第六权重值；

根据驾驶员收车时段和车辆需求时段，获得第七权重值；

根据驾驶员收车区域、驾驶员当前区域和需求目的地区域，获得第八权重值；

根据第五权重值、第六权重值、第七权重值和第八权重值中的至少一项，获得第四权重值。

可选的，根据第三权重值和/或第四权重值，获得备选调度区域中车辆接受调度的偏好与调度预测数据相符的车辆为调度车辆的步骤，包括：

根据第三权重值，筛选出备选调度区域中第三权重值大于预设第一阈值的车辆为第一车辆；

根据第三权重值和第四权重值，获得备选调度区域中车辆接受调度的偏好与调度预测数据相符的车辆为调度车辆。

可选的，根据目标区域，生成调度提示信息并发送到至少一个调度车辆的步骤之后，还包括：

获取至少一个调度车辆的反馈信息，根据反馈信息，确定至少一个调度车辆是否响应调度提示信息；

当存在调度车辆未响应时，按照备选调度区域序列的顺序，对调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个替补调度车辆；

根据目标区域，生成调度提示信息并发送到至少一个替补调度车辆。

可选的，车辆调度平台还被配置为：

从其他平台获取用户行为信息和/或用户标签信息；

可选的，车辆调度平台还被配置为：

从其他平台获取两个区域之间的调度参数；

可选的，车辆调度平台还被配置为：

从其他平台获取车辆信息。

实施例4

本实施例提供一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器执行计算机程序，实现上述任一方法。

可选的，如图2所示，图2为一种计算机设备的示意图，该计算机设备为电子设备，该电子设备可以包括：处理器101，例如中央处理器（Central Processing Unit，CPU），通信总线102、用户接口104，网络接口103，存储器105。其中，通信总线102用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口104可以包括显示屏（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选用户接口104还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口103可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如无线保真（WIreless-FIdelity，WI-FI）接口）。存储器105可选的可以是独立于前述处理器101的存储装置，存储器105可能是高速的随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）存储器，也可能是稳定的非易失性存储器（Non-VolatileMemory，NVM），例如至少一个磁盘存储器；处理器101可以是通用处理器，包括中央处理器、网络处理器等，还可以是数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

本领域技术人员可以理解，图2中示出的结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图2所示，作为一种存储介质的存储器105中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及用于实现基于大数据的车辆调度方法的应用程序。

在图2所示的计算机设备中，网络接口103主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口104主要用于与用户进行数据交互；本申请中的处理器101、存储器105可以设置在电子设备中，电子设备通过处理器101调用存储器105中存储的用于实现基于大数据的车辆调度方法的应用程序以实现上述方法。

实施例5

本实施例提供一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序，处理器执行计算机程序，实现上述任一方法。

在一些实施例中，计算机存储介质可以是FRAM、ROM、PROM、EPROM、EEPROM、闪存、磁表面存储器、光盘、或CD-ROM等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备。计算机可以是包括智能终端和服务器在内的各种计算设备。

在本公开的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，可以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，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

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，在本公开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，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取非易失性存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个非易失性存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本公开各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的非易失性存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上仅是本公开的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本公开的保护范围。

Claims (10)

1.基于大数据的车辆调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据目标区域内的车辆信息和用户信息，对所述目标区域的车辆需求数据进行预测以获得调度预测数据，所述车辆需求数据用于表征需要从其他区域向所述目标区域进行调度的调度信息，所述调度预测数据包括车辆需求时段、需求目的地区域和需求数量中的至少一项；

根据与所述目标区域之间的调度参数，获得备选调度区域序列，所述调度参数包括调度时间、调度距离中的至少一项，所述备选调度区域序列包括至少一个按顺序排列的区域；

根据所述调度预测数据，按照所述备选调度区域序列的顺序，对所述调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个调度车辆；

根据所述目标区域，生成调度提示信息并发送到所述至少一个调度车辆。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的车辆调度方法，其特征在于，所述根据目标区域内的车辆信息和用户信息，对所述目标区域的车辆需求数据进行预测以获得调度预测数据的步骤，包括：

获取所述目标区域内的用户行为信息和/或用户标签信息，根据所述用户行为信息和/或所述用户标签信息，对用户用车数据进行预测获得用车预测数据，所述用车预测数据用于表征所述目标区域内的用户的用车需求；

获取所述目标区域内的车辆信息，根据所述车辆信息和所述用车预测数据，获得调度预测数据。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的车辆调度方法，其特征在于，所述根据与所述目标区域之间的调度参数，获得备选调度区域序列的步骤，包括：

根据所述目标区域，获得至少一个与目标区域关联的关联区域；

根据至少一个所述关联区域与目标区域的调度时间获得所述关联区域的第一权重值；

根据至少一个所述关联区域与目标区域的调度距离获得所述关联区域的第二权重值；

根据第一权重值和/或第二权重值对至少一个所述关联区域进行排序以获得备选调度区域序列。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的车辆调度方法，其特征在于，所述根据所述调度预测数据，按照所述备选调度区域序列的顺序，对所述调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个调度车辆的步骤，包括：

按照所述备选调度区域序列的顺序，获取所述备选调度区域中的车辆信息，所述车辆信息用于表征所述备选调度区域中的车辆接受调度的偏好；

根据所述调度预测数据和所述车辆信息，获得所述备选调度区域中所述车辆接受调度的偏好与所述调度预测数据相符的车辆为调度车辆。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的车辆调度方法，其特征在于，所述车辆信息包括驾驶员画像，所述驾驶员画像包括第一标签、第二标签，所述第一标签用于表征驾驶员历史响应调度的比例；第二标签用于表征驾驶员平时驾驶的习惯，所述根据所述调度预测数据和所述车辆信息，获得所述备选调度区域中所述车辆接受调度的偏好与所述调度预测数据相符的车辆为调度车辆的步骤，包括：

根据所述第一标签，基于驾驶员历史响应调度的比例，获得第三权重值；

根据所述第二标签和所述调度预测数据的相符程度，获得第四权重值；

根据第三权重值和/或第四权重值，获得所述备选调度区域中所述车辆接受调度的偏好与所述调度预测数据相符的车辆为调度车辆。

6.根据权利要求5所述的基于大数据的车辆调度方法，其特征在于，所述第二标签包括驾驶员活跃时段、驾驶员活跃区域、驾驶员收车时段和驾驶员收车区域；

所述根据所述第二标签和所述调度预测数据的相符程度，获得第四权重值的步骤，包括：

根据驾驶员活跃时段和车辆需求时段，获得第五权重值；

根据驾驶员活跃区域、驾驶员当前区域和需求目的地区域，获得第六权重值；

根据驾驶员收车时段和车辆需求时段，获得第七权重值；

根据驾驶员收车区域、驾驶员当前区域和需求目的地区域，获得第八权重值；

根据第五权重值、第六权重值、第七权重值和第八权重值中的至少一项，获得第四权重值。

7.根据权利要求5所述的基于大数据的车辆调度方法，其特征在于，所述根据第三权重值和/或第四权重值，获得所述备选调度区域中所述车辆接受调度的偏好与所述调度预测数据相符的车辆为调度车辆的步骤，包括：

根据第三权重值，筛选出所述备选调度区域中第三权重值大于预设第一阈值的车辆为第一车辆；

根据第三权重值和第四权重值，获得所述备选调度区域中所述车辆接受调度的偏好与所述调度预测数据相符的车辆为调度车辆。

8.根据权利要求1所述的基于大数据的车辆调度方法，其特征在于，所述根据所述目标区域，生成调度提示信息并发送到所述至少一个调度车辆的步骤之后，还包括：

获取所述至少一个调度车辆的反馈信息，根据所述反馈信息，确定所述至少一个调度车辆是否响应所述调度提示信息；

当存在所述调度车辆未响应时，按照所述备选调度区域序列的顺序，对所述调度区域中的车辆进行筛选以获得至少一个替补调度车辆；

根据所述目标区域，生成调度提示信息并发送到所述至少一个替补调度车辆。

9.一种计算机设备，其特征在于，该计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序，实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，处理器执行所述计算机程序，实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。