一种利用动态价格预测减少网约车费用的乘车推荐系统

摘要

本发明是一种利用动态价格预测减少网约车费用的乘车推荐系统，针对用户在城市中某一时间地点的网约车乘车需求，提供行程费用预测以及更少费用乘车方案的推荐。首先，本系统将城市细分成多个区域，使用熵和法诺不等式计算出区域的动态价格可预测性。然后，系统针对不同可预测性大小的区域，选择马尔可夫链预测器或神经网络预测器进行动态价格预测。最后，系统预测出乘车费用并推荐减少费用的乘车方案，如该用户原地等一段时间或者移动一段距离可以得到更低的乘车价格。实验结果表明，本系统的预测结果大致与调查数据吻合，使用户减少了因乘车费用的不确定产生的焦虑，并节省了出行开支。