用车资源预测方法、系统、电子设备和计算机程序产品

本申请公开一种用车资源预测方法、系统、电子设备和计算机程序产品，涉及车辆业务处理领域，包括：接收用户端输入的多个用车需求和获取当前的用车关系特征，用车关系特征基于异质网络的拓扑结构生成，异质网络中包括用车机构、乘坐人、车牌号和驾驶员四个类型的节点，不同类型的节点之间具有连边，乘坐人节点之间具有连边，连边的权重为历史用车数据中，节点之间的连边关系出现的次数；将用车关系特征和多个用车需求输入至预设深度学习模型中进行预测，获取未来时刻的可用车辆资源。本申请考虑了用车机构、乘坐人和驾驶员会对车辆资源消耗产生的影响，使得预设深度学习模型更为全面考虑各种影响车辆资源的因素，提高车辆资源的预测准确性。