摘要
本发明提供一种基于人工智能的网约车订单分配方法、系统及存储介质,涉及订单分配技术领域,本发明通过获取司机的历史接单率、车辆类型、历史服务表现和在线时长,订单的起点、终点、订单类型、乘客要求的到达时间及乘客对司机的历史评分,结合当前天气类别和交通流量信息,以构建完整的订单特征集,将收集到的司机特征、订单特征和环境特征构造成特征向量,基于监督学习方法,计算出对应的司机相关指数、订单相关指数和环境相关指数,对模型进行训练,依据接单概率排序,优先将订单推荐给接单概率最高的司机,从而提高订单匹配成功率,减少乘客等待时间。
技术关键词
订单分配方法
司机
指数
监督学习模型
订单分配系统
车辆
天气
在线
编码
订单分配技术
数值
乘客等待时间
交通流量信息
监督学习方法
舒适型
特征值
经济型
终点
模型训练模块