一种排队时间预测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种排队时间预测方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：基于目标时间段获取指定场所中各服务位置分别对应的历史人流量，作为目标时间段对应的历史人流量；将目标时间段对应的历史人流量、指定场所对应的有向图输入预先建立的人流量预测模型，获得各服务位置在目标时间段分别对应的目标人流量，其中，人流量预测模型以训练时间段对应的历史人流量为训练样本，以训练时间段对应的真实人流量为样本标签，同时参考指定场所对应的有向图训练得到；基于指定场所各服务位置在目标时间段分别对应的目标人流量，确定指定场所中各服务位置处的排队时间。本申请提供的排队时间预测方法可准确预测出指定场所中各服务位置处的排队时间。服务位置处的排队时间。服务位置处的排队时间。

【技术实现步骤摘要】
一种排队时间预测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及信息预测
，尤其涉及一种排队时间预测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在某些具有服务位置的场所，为了能够帮助服务方有计划地进行人手调配，以提高服务质量，通常需要对各服务位置的排队时间进行预测。
[0003]目前，对排队时间进行预测的方案为单点预测方案，即预先为每个服务位置建立预测模型，以得到各服务位置分别对应的预测模型，在进行预测时，对于任一服务位置，基于该服务位置对应的预测模型对该服务位置的排队时间进行预测。
[0004]然而，通过实际应用发现，单点预测方案的预测准确度不高，即预测效果不佳。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请提供了一种排队时间预测方法、装置、设备及存储介质，用以提升排队时间的预测准确度，其技术方案如下：
[0006]一种排队时间预测方法，包括：
[0007]基于目标时间段获取指定场所中各服务位置分别对应的历史人流量，作为所述目标时间段对应的历史人流量；
[0008]将所述目标时间段对应的历史人流量、所述指定场所对应的有向图输入预先建立的人流量预测模型，获得所述指定场所中各服务位置在所述目标时间段分别对应的目标人流量，其中，所述人流量预测模型以训练时间段对应的历史人流量为训练样本，以训练时间段对应的真实人流量为样本标签，同时参考所述指定场所对应的有向图训练得到，所述指定场所对应的有向图能够反映所述指定场所中每个服务位置与其它服务位置的连通性和指向性；
[0009]基于所述指定场所中各服务位置在所述目标时间段分别对应的目标人流量，确定所述指定场所中各服务位置在所述目标时间段分别对应的排队时间。
[0010]可选的，所述基于目标时间段获取指定场所中各服务位置分别对应的历史人流量，包括：
[0011]针对所述指定场所中的每个服务位置，基于所述目标时间段获取该服务位置分别在临近时间序列、日时间序列和周时间序列的人流量，作为该服务位置对应的历史人流量，以得到所述指定场所中各服务位置分别对应的历史人流量；
[0012]其中，所述临近时间序列包括所述目标时间段之前、且与所述目标时间段的间隔小于预设时间间隔的M个时间段，所述日时间序列包括所述目标时间段之前的N天中与所述目标时间段相同的时间段，所述周时间序列包括所述目标时间段之前的K周中与所述目标时间段相同的时间段，M、N和K均为大于或等于1的整数。
[0013]可选的，所述将所述目标时间段对应的历史人流量、所述指定场所对应的有向图
输入预先建立的人流量预测模型，获得所述指定场所中各服务位置在所述目标时间段分别对应的目标人流量，包括：
[0014]将所述目标时间段对应的历史人流量和所述指定场所对应的有向图输入所述人流量预测模型的特征提取模块，得到所述特征提取模块输出的目标特征，其中，对于所述指定场所中的每个服务位置，所述目标特征能够表征所述指定场所中与该服务位置连通的其它位置的人流量对该位置处人流量的影响，以及，该服务位置分别在所述临近时间序列、所述日时间序列和所述周时间序列的人流量对该服务位置在所述目标时间段的人流量的影响；
[0015]将所述目标特征输入所述人流量预测模型的目标人流量确定模块，得到所述目标人流量确定模块输出的、所述指定场所中各服务位置在所述目标时间段分别对应的目标人流量。
[0016]可选的，所述将所述目标时间段对应的历史人流量和所述指定场所对应的有向图输入所述人流量预测模型的特征提取模块，得到所述特征提取模块输出的目标特征，包括：
[0017]将所述指定场所中各服务位置分别在所述临近时间序列的人流量以及所述指定场所对应的有向图，输入所述人流量预测模型的第一特征提取模块，得到所述第一特征提取模块输出的第一目标特征；
[0018]将所述指定场所中各服务位置分别在所述日时间序列的人流量以及所述指定场所对应的有向图，输入所述人流量预测模型的第二特征提取模块，得到所述第二特征提取模块输出的第二目标特征；
[0019]将所述指定场所中各服务位置分别在所述周时间序列的人流量以及所述指定场所对应的有向图，输入所述人流量预测模型的第三特征提取模块，得到所述第三特征提取模块输出的第三目标特征。
[0020]可选的，所述目标人流量确定模块包括：第一预测结果确定模块、第二预测结果确定模块、第三预测结果确定模块和预测结果融合模块；
[0021]所述将所述目标特征输入所述人流量预测模型的目标人流量确定模块，得到所述目标人流量确定模块输出的、所述指定场所中各服务位置在所述目标时间段分别对应的目标人流量，包括：
[0022]将所述第一目标特征输入所述人流量预测模型的第一预测结果确定模块，得到所述第一预测结果确定模块输出的第一预测结果；
[0023]将所述第二目标特征输入所述人流量预测模型的第二预测结果确定模块，得到所述第二预测结果确定模块输出的第二预测结果；
[0024]将所述第三目标特征输入所述人流量预测模型的第三预测结果确定模块，得到所述第三预测结果确定模块输出的第三预测结果；
[0025]将所述第一预测结果、所述第二预测结果和所述第三预测结果输入所述人流量预测模型的预测结果融合模块，获得所述预测结果融合模块输出的、所述指定场所中各服务位置在所述目标时间段分别对应的目标人流量。
[0026]可选的，所述基于所述指定场所中各服务位置在所述目标时间段分别对应的目标人流量，确定所述指定场所中各服务位置在所述目标时间段分别对应的排队时间，包括：
[0027]对于所述指定场所中的每个服务位置，根据该服务位置对应的平均处理速度和该
服务位置在所述目标时间段对应的目标人流量，确定该服务位置在所述目标时间段对应的排队时间，以得到所述指定场所中各服务位置在所述目标时间段分别对应的排队时间。
[0028]可选的，建立所述人流量预测模型的过程，包括：
[0029]将训练时间段对应的历史人流量和所述指定场所对应的有向图输入人流量预测模型，得到人流量预测模型预测出的、所述指定场所中各服务位置在所述训练时间段分别对应的人流量；
[0030]根据所述人流量预测模型预测出的、所述指定场所中各服务位置在所述训练时间段分别对应的人流量，以及所述指定场所中各服务位置在所述训练时间段分别对应的真实人流量，确定人流量预测模型的预测损失；
[0031]根据所述人流量预测模型的预测损失，更新人流量预测模型的参数。
[0032]一种排队时间预测装置，包括：数据获取模块、信息预测模块和排队时间确定模块；
[0033]所述数据获取模块，用于基于目标时间段获取指定场所中各服务位置分别对应的历史人流量，作为所述目标时间段对应的历史人流量；
[0034]所述信息预测模块，用于将所述目标时间段对应的历史人流量、所述指定场所对应的有向图输入预先建立的人流量预测模型，获得所述指定场所中各服务位置本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种排队时间预测方法，其特征在于，包括：基于目标时间段获取指定场所中各服务位置分别对应的历史人流量，作为所述目标时间段对应的历史人流量；将所述目标时间段对应的历史人流量、所述指定场所对应的有向图输入预先建立的人流量预测模型，获得所述指定场所中各服务位置在所述目标时间段分别对应的目标人流量，其中，所述人流量预测模型以训练时间段对应的历史人流量为训练样本，以训练时间段对应的真实人流量为样本标签，同时参考所述指定场所对应的有向图训练得到，所述指定场所对应的有向图能够反映所述指定场所中每个服务位置与其它服务位置的连通性和指向性；基于所述指定场所中各服务位置在所述目标时间段分别对应的目标人流量，确定所述指定场所中各服务位置在所述目标时间段分别对应的排队时间。2.根据权利要求1所述的排队时间预测方法，其特征在于，所述基于目标时间段获取指定场所中各服务位置分别对应的历史人流量，包括：针对所述指定场所中的每个服务位置，基于所述目标时间段获取该服务位置分别在临近时间序列、日时间序列和周时间序列的人流量，作为该服务位置对应的历史人流量，以得到所述指定场所中各服务位置分别对应的历史人流量；其中，所述临近时间序列包括所述目标时间段之前、且与所述目标时间段的间隔小于预设时间间隔的M个时间段，所述日时间序列包括所述目标时间段之前的N天中与所述目标时间段相同的时间段，所述周时间序列包括所述目标时间段之前的K周中与所述目标时间段相同的时间段，M、N和K均为大于或等于1的整数。3.根据权利要求2所述的排队时间预测方法，其特征在于，所述将所述目标时间段对应的历史人流量、所述指定场所对应的有向图输入预先建立的人流量预测模型，获得所述指定场所中各服务位置在所述目标时间段分别对应的目标人流量，包括：将所述目标时间段对应的历史人流量和所述指定场所对应的有向图输入所述人流量预测模型的特征提取模块，得到所述特征提取模块输出的目标特征，其中，对于所述指定场所中的每个服务位置，所述目标特征能够表征所述指定场所中与该服务位置连通的其它位置的人流量对该位置处人流量的影响，以及，该服务位置分别在所述临近时间序列、所述日时间序列和所述周时间序列的人流量对该服务位置在所述目标时间段的人流量的影响；将所述目标特征输入所述人流量预测模型的目标人流量确定模块，得到所述目标人流量确定模块输出的、所述指定场所中各服务位置在所述目标时间段分别对应的目标人流量。4.根据权利要求3所述的排队时间预测方法，其特征在于，所述将所述目标时间段对应的历史人流量和所述指定场所对应的有向图输入所述人流量预测模型的特征提取模块，得到所述特征提取模块输出的目标特征，包括：将所述指定场所中各服务位置分别在所述临近时间序列的人流量以及所述指定场所对应的有向图，输入所述人流量预测模型的第一特征提取模块，得到所述第一特征提取模块输出的第一目标特征；将所述指定场所中各服务位置分别在所述日时间序列的人流量以及所述指定场所对应的有向图，输入所述人流量预测模型的第二特征提取模块，得到所述第二特征提取模块
输出的第二目标特征；将所述指定场所中各服务位置分别在所述周时间序列的人流量以及所述指定场所对应的有向图，输入所述人流量预测模型的第三特征提取模块，得到所述第三特征提取模块输出的第三目标特征。5.根据权利要求4所述的排队时间预测方法，其特征在于，所述目标人流量确定模块包括：第一预...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙烈，
申请(专利权)人：沈阳民航东北凯亚有限公司，
类型：发明
国别省市：