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申请/专利权人：北京白龙马云行科技有限公司

摘要：本发明公开了一种网约车自主下单匹配智能管理方法，涉及网约车订单管理领域。所述方法包括以下步骤：首先，本发明通过在平台进行网约车与订单匹配时，获取网约车产生的订单相关数据并进行数据清洗，并对进行清洗后的订单数据进行归一化，作为进行模型训练的样本，再通过获取进行订单匹配管理过程中产生的订单覆盖详情信息分析网约车下单匹配情况，根据下单匹配的适配性对网约车进行订单的匹配进行及时调控管理，减少了车辆空跑以及用户打不到车的情况，提高了用户与网约车之间的供需适配。

主权项：1.一种网约车自主下单匹配智能管理方法，其特征在于，包括以下步骤；在平台进行网约车与订单匹配时，获取网约车产生的订单相关数据并进行数据清洗，对进行清洗后的订单数据进行归一化；通过卷积神经网络处理订单数据并进行模型训练，获取进行订单匹配管理过程中产生的订单覆盖详情信息，订单覆盖详情信息包括节点信息扩散、验证误差信息以及区域平稳信息；将节点信息扩散、验证误差信息以及区域平稳信息生成订单匹配管理系数并对网约车下单匹配情况进行分析，确定下单匹配的适配性；根据下单匹配的适配性对网约车进行订单的匹配进行管理；节点信息扩散包括扩散收敛指数，验证误差信息包括验证误差偏差值，区域平稳信息包括区域订单匹配值；扩散收敛指数的获取逻辑如下：获取图卷积网络进行信息传递时的节点特征向量数N，获取每个信息传递过程中节点的初始特征向量，并建立初始向量集合OFi＝{OF1，OF2，……，OFm}，获取对应的最终特征向量，并建立最终特征向量集合FFi＝{FF1，FF2，……，FFm}，m表示向量的维度，表示向量中元素的个数，根据初始特征向量、最终特征向量计算向量点积值与向量范数，向量点积值的计算公式为：向量范数的计算式为：根据向量点积值与向量范数计算节点特征向量的收敛值：SIM＝1+FS2，对各节点特征向量建立计算得到扩散收敛指数，计算表达式为：验证误差偏差值获取的逻辑如下：获取模型训练的样本数量n，并获取训练后的订单匹配的预测值xc以及真实值yc，汇总计算得到预测均值和真实均值计算相关值与误差值，相关值计算公式为：误差值计算表达式为：基于相关值与误差值计算得到验证误差偏差值，计算表达式为：YZW＝|Covx，y|WC；区域订单匹配值获取的逻辑如下：获取单位时间内每个订单的分配时刻和司机接单的时刻，获取实际接单数量JD接单和实际分配订单数量JD实际，计算接单值：JZ＝JD接单JD实际，对于成功接单的订单，获取所有成功接单订单的匹配接单时长总和ZS，计算匹配接单时长值：SC＝ZSJD实际，获取历史时间的匹配接单时长值计算区域订单匹配值，计算表达式为：

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