[發(fā)明專利]估計(jì)到達(dá)時(shí)間的系統(tǒng)和方法

在審

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• 申請日: 2017-11-23
• 公開（公告）號: CN113850371A
• 公開（公告）日: 2021-12-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 傅昆;王征
• 申請（專利權(quán)）人: 北京嘀嘀無限科技發(fā)展有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G01C21/34
• 代理公司: 成都七星天知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51253
• 代理人: 戴勇靈

1.一種用于估計(jì)與乘車訂單相關(guān)聯(lián)的到達(dá)時(shí)間的方法，包括：

將運(yùn)輸信息輸入到訓(xùn)練后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其中：

所述運(yùn)輸信息包括與所述乘車訂單相關(guān)聯(lián)的起點(diǎn)和目的地，以及

所述訓(xùn)練后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括廣度網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

基于所述訓(xùn)練后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，獲得通過連接所述起點(diǎn)和所述目的地的路線到達(dá)所述目的地的估計(jì)時(shí)間。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括，對于至少兩個(gè)歷史車輛行程中的每一個(gè)歷史車輛行程：

獲取與所述歷史車輛行程相關(guān)的運(yùn)輸訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中，所述運(yùn)輸訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括連接歷史起點(diǎn)和歷史目的地的歷史路線和真實(shí)歷史行程時(shí)間，其中，所述歷史路線對應(yīng)于鏈路序列，每個(gè)所述鏈路對應(yīng)于一個(gè)路段；

從所述運(yùn)輸訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取一個(gè)或以上全局特征；

將所述全局特征輸入到所述廣度網(wǎng)絡(luò)以及將所述全局特征輸入到所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以分別獲得輸出。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法進(jìn)一步包括：

基于所述廣度網(wǎng)絡(luò)以及所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所述輸出獲得估計(jì)歷史行程時(shí)間；以及

基于所述估計(jì)歷史行程時(shí)間與所述真實(shí)歷史行程時(shí)間之間的差異的最小化來更新與所述廣度網(wǎng)絡(luò)和所述深度網(wǎng)絡(luò)相關(guān)聯(lián)的權(quán)重以獲得所述訓(xùn)練后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于：

對于所述歷史路線中所述鏈路，所述全局特征是統(tǒng)一的。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述全局特征包括：

稀疏特征，所述稀疏特征包括以下至少一個(gè)：司機(jī)標(biāo)識、乘客標(biāo)識、星期幾、時(shí)間、天氣或高峰時(shí)段確定；以及

第一密集特征，所述第一密集特征包括包含所述路線的形狀。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，將所述全局特征到輸入到所述廣度網(wǎng)絡(luò)，以從所述廣度網(wǎng)絡(luò)獲得所述輸出，包括：

獲得至少兩個(gè)特征乘積，所述每個(gè)特征乘積對應(yīng)于所述全局特征中的每兩個(gè)全局特征之間的乘積。

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于：

所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述全局特征包括稀疏特征和第一密集特征；以及

將所述全局特征輸入到所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以從所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得所述輸出，包括：

嵌入所述稀疏特征；

連接所述第一密集特征和所述嵌入后的稀疏特征；以及

將所述連接后的第一密集特征和稀疏特征饋送到所述前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以從所述前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得所述輸出。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：

所述路線包括連接的鏈路序列，每個(gè)鏈路對應(yīng)一個(gè)路段；以及

所述運(yùn)輸信息進(jìn)一步包括以下中的至少一個(gè)：司機(jī)標(biāo)識、乘客標(biāo)識、星期幾、時(shí)間、天氣、高峰時(shí)段確定、包含所述路線的形狀、鏈路標(biāo)識、鏈路速度限制、鏈路收費(fèi)確定、鏈路道路寬度、鏈路道路等級、實(shí)時(shí)鏈路交通速度、鏈路長度或鏈路交通燈持續(xù)時(shí)間。

9.一種用于估計(jì)與乘車訂單相關(guān)聯(lián)的到達(dá)時(shí)間的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)在服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)，所述系統(tǒng)包括處理器和存儲指令的非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述指令在由所述處理器執(zhí)行時(shí)使所述系統(tǒng)執(zhí)行如權(quán)利要求1-8中任意一項(xiàng)所述的方法。

10.一種用于估計(jì)與乘車訂單相關(guān)聯(lián)的到達(dá)時(shí)間的方法，包括：

從設(shè)備接收從起點(diǎn)運(yùn)輸?shù)侥康牡氐某塑囉唵危?/p>

確定連接所述起點(diǎn)和所述目的地的路線；

獲取與所述路線相關(guān)的運(yùn)輸信息；

將所述獲得的運(yùn)輸信息輸入訓(xùn)練后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以獲得通過所述路線到達(dá)所述目的地的估計(jì)時(shí)間；以及

將所述估計(jì)時(shí)間在所述設(shè)備上播放；

所述訓(xùn)練后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括耦合的廣度網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。