申请/专利权人：北京白龙马云行科技有限公司

申请日：2024-01-12

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117934098A

主分类号：G06Q30/0283

分类号：G06Q30/0283;G06Q50/40

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明提供一种网约车费用预估的算法和装置，涉及网络预测技术领域，本发明通过采集打车乘客用户所在区域的交通数据Td、天气信息Wd、城市活动Ed和历史订单数据Hd后构建基于循环神经网络RNN的预测价格公式p，获取用户打车范围内可接单的若干网约车服务数据Rd，以及用户的等待时间期望数据We，基于网约车服务数据Rd与等待时间期望数据We生成预测价格校准指数Ci，获取调整后的预测价格公式p并结合实时收集的数据、预测价格校准指数Ci和用户反馈数据，进行费用校准预测，允许用户对行程费用有一定的选择权或者投票权，最终结合交通数据、天气预报、城市活动等多源数据，为预估算法提供更全面的输入，提高预估的准确性。

主权项：1.一种网约车费用预估的算法，其特征在于，具体步骤包括：步骤一：采集打车乘客用户所在区域的交通数据Td、天气信息Wd、城市活动数据Ed和历史订单数据Hd并构成具有时间戳的数据集；步骤二：获取采集数据并依次进行数据清洗和数据融合，以保证数据的准确性和一致性；步骤三：选择循环神经网络RNN构建动态定价模型，以处理时间序列数据，生成预测价格公式p，并捕捉和预测价格变动；步骤四：获取循环神经网络RNN构建的动态定价模型，并增加时间和季节性因素，对预测价格公式p进行调整，以提高预测价格公式p的费用预估准确度；步骤五：获取用户打车范围内可接单的若干网约车服务数据Rd，以及用户的等待时间期望数据We，基于网约车服务数据Rd与等待时间期望数据We生成预测价格校准指数Ci；步骤六：获取调整后的预测价格公式p并结合实时收集的数据、预测价格校准指数Ci和用户反馈数据，进行费用校准预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京白龙马云行科技有限公司 一种网约车费用预估的算法和装置

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