[發(fā)明專利]一種換電預(yù)測方法和系統(tǒng)及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911386061.5
• 申請日: 2019-12-26
• 公開（公告）號: CN111191839B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊磊;黃茗
• 申請（專利權(quán)）人: 上海鈞正網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06Q10/0631;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/047;G06N3/08
• 代理公司: 上海唯源專利代理有限公司 31229
• 代理人: 汪家瀚

1.一種換電預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟：

采集與換電相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)特征；

根據(jù)預(yù)設(shè)的算法處理所述特征，得到特征提取結(jié)果；以及

基于所述特征提取結(jié)果，分別得到預(yù)計(jì)被騎行概率和預(yù)計(jì)被騎行時(shí)長；

其中，所述根據(jù)預(yù)設(shè)的算法處理所述特征的步驟包括：

利用FM處理所述特征，得到第一處理結(jié)果，以通過特征間交叉得到低階特征；

利用DNN處理所述特征，得到第二處理結(jié)果，以利用深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)間的傳播性得到高階特征；以及

合并所述第一處理結(jié)果和所述第二處理結(jié)果，得到所述特征提取結(jié)果，以同時(shí)兼顧所述低階特征和所述高階特征。

2.如權(quán)利要求1所述的換電預(yù)測方法，其特征在于，還包括：

基于所述預(yù)計(jì)被騎行概率、所述預(yù)計(jì)被騎行時(shí)長和當(dāng)前電池電量，判斷是否需要換電。

3.如權(quán)利要求2所述的換電預(yù)測方法，其特征在于，所述判斷是否需要換電的步驟包括：利用DNN處理所述預(yù)計(jì)被騎行概率、所述預(yù)計(jì)被騎行時(shí)長和當(dāng)前電池電量，并使用Sigmoid激活，以得到分類結(jié)果分?jǐn)?shù)，其中，所述分類結(jié)果分?jǐn)?shù)大于換電閾值表示不需要換電，以及所述分類結(jié)果分?jǐn)?shù)小于等于所述換電閾值表示需要換電。

4.如權(quán)利要求3所述的換電預(yù)測方法，其特征在于，所述換電閾值為0.5。

5.如權(quán)利要求3所述的換電預(yù)測方法，其特征在于，利用包含兩個(gè)隱含層的DNN處理所述預(yù)計(jì)被騎行概率、所述預(yù)計(jì)被騎行時(shí)長和當(dāng)前電池電量。

6.如權(quán)利要求1所述的換電預(yù)測方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)設(shè)的算法處理所述特征的步驟包括：

將所述特征分為類別特征和數(shù)值特征；

對所述類別特征進(jìn)行onehot編碼；以及

對onehot編碼后得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行embedding操作，以使得所述類別特征能夠作為數(shù)值特征使用。

7.如權(quán)利要求1所述的換電預(yù)測方法，其特征在于，使用concat方法合并所述第一處理結(jié)果和所述第二處理結(jié)果。

8.如權(quán)利要求1所述的換電預(yù)測方法，其特征在于，所述得到預(yù)計(jì)被騎行概率的步驟包括：利用DNN處理所述特征提取結(jié)果，并使用Sigmoid激活。

9.如權(quán)利要求1所述的換電預(yù)測方法，其特征在于，所述得到預(yù)計(jì)被騎行時(shí)長的步驟包括：利用DNN處理所述特征提取結(jié)果，并使用線性激活。

10.如權(quán)利要求8或9所述的換電預(yù)測方法，其特征在于，利用包含兩個(gè)隱含層的DNN處理所述特征提取結(jié)果。

11.如權(quán)利要求10所述的換電預(yù)測方法，其特征在于，所述利用DNN處理所述特征提取結(jié)果的步驟包括：使用網(wǎng)格搜索和交叉驗(yàn)證進(jìn)行訓(xùn)練。

12.如前述權(quán)利要求中任一項(xiàng)所述的換電預(yù)測方法，其特征在于，所述特征包括：

與車輛本身硬件特性相關(guān)的特征，包括以下一種或多種特征：車輛總投放時(shí)長、電池投放時(shí)長、電池版本、車輛軟硬件版本、過去一天中開鎖成功率、過去一天開鎖失敗錯誤碼；

與車輛所在環(huán)境相關(guān)的特征，包括以下一種或多種特征：車輛所處的geohash網(wǎng)格信息、當(dāng)前時(shí)刻周圍用戶活躍等級、天氣晴朗狀況、天氣溫度、當(dāng)前騎行狀態(tài)、當(dāng)前用戶特征；以及

與訂單相關(guān)的特征，包括以下一種或多種特征：過去一周的日均訂單數(shù)、每單的騎行時(shí)長、訂單開始具體時(shí)刻、訂單結(jié)束具體時(shí)刻。