一、引言

隨著共享出行行業的蓬勃發展，網約車已成為城市交通的重要組成部分。如何精準預測訂單需求并優化車輛調度，是提升平臺運營效率、改善用戶體驗的關鍵。本文提出一種基于時空數據的網約車訂單需求預測與調度優化方案，通過網格化城市空間、結合時間序列模型與圖卷積網絡（GCN），實現高精度的需求預測，并為車輛調度提供科學決策支持。

二、核心思路

2.1 數據驅動的需求預測框架

1. 數據預處理：清洗歷史訂單數據，提取關鍵時空特征（如時間戳、經緯度、訂單量）。
2. 網格化城市空間：將城市劃分為固定大小的網格（如500m×500m），統計每個網格的歷史訂單量。
3. 時空特征建模：
   • 時間特征：小時、星期、節假日等周期性信息。
   • 空間特征：網格的鄰接關系、功能區屬性（如商業區、住宅區）。
4. 預測模型：采用時空依賴網絡（STDN）或時空圖卷積網絡（STGCN），捕捉時空動態相關性。
5. 調度優化：基于預測結果，結合車輛位置與需求分布，生成最優調度策略。

2.2 技術選型

• 時間序列預測：LSTM、GRU、STDN（結合注意力機制）。
• 時空圖卷積：STGCN（整合GCN與卷積神經網絡）。
• 評估指標：RMSE（均方根誤差）、MAE（平均絕對誤差）。

三、技術實現詳解

3.1 數據準備與預處理

3.1.1 數據來源

• 示例數據集：某城市網約車訂單數據（包含訂單ID、時間、上車點經緯度、下車點經緯度）。
• 數據字段：order_id,?timestamp,?pickup_longitude,?pickup_latitude,?dropoff_longitude,?dropoff_latitude。

3.1.2 網格劃分與特征工程

import numpy as np
import pandas as pd
from shapely.geometry import Point, Polygon# 網格劃分參數
grid_size = 0.005  # 約500m（經緯度近似）
min_lon, max_lon = 116.2, 116.5  # 示例范圍
min_lat, max_lat = 39.8, 40.0# 生成網格索引
def get_grid_index(lon, lat):x = int((lon - min_lon) / grid_size)y = int((lat - min_lat) / grid_size)return f"{x}_{y}"# 添加網格索引
data['grid_id'] = data.apply(lambda x: get_grid_index(x['pickup_longitude'], x['pickup_latitude']), axis=1
)# 時間特征提取
data['hour'] = pd.to_datetime(data['timestamp']).dt.hour
data['day_of_week'] = pd.to_datetime(data['timestamp']).dt.dayofweek

3.1.3 構建時空矩陣

• 按網格和時間片（如15分鐘）統計訂單量，生成三維張量：[網格數, 時間片數, 特征數]。

3.2 時空圖卷積網絡（STGCN）實現

3.2.1 模型架構

STGCN由以下模塊組成：

1. 時空卷積塊（ST-Conv Block）：結合GCN與1D卷積，捕捉時空依賴。
2. 門控機制：使用GRU控制信息流動。
3. 輸出層：全連接層預測未來需求。

3.2.2 代碼實現（PyTorch）

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConvclass STConvBlock(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super().__init__()self.gcn1 = GCNConv(in_channels, out_channels)self.gcn2 = GCNConv(out_channels, out_channels)self.conv = nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)def forward(self, x, edge_index):# 空間卷積 (GCN)x = F.relu(self.gcn1(x, edge_index))x = F.relu(self.gcn2(x, edge_index))# 時間卷積 (1D Conv)x = x.permute(0, 2, 1)  # [batch, channels, time]x = F.relu(self.conv(x))return x.permute(0, 2, 1)class STGCN(nn.Module):def __init__(self, num_nodes, in_channels, hidden_channels, out_channels):super().__init__()self.st_conv1 = STConvBlock(in_channels, hidden_channels)self.st_conv2 = STConvBlock(hidden_channels, hidden_channels)self.fc = nn.Linear(hidden_channels, out_channels)# 構建鄰接矩陣（示例：基于距離的K近鄰）self.edge_index = self.build_adjacency(num_nodes)def build_adjacency(self, num_nodes):# 實際場景中需根據網格坐標計算鄰接關系edge_index = torch.tensor([[i, j] for i in range(num_nodes) for j in range(num_nodes) if i != j], dtype=torch.long).Treturn edge_index[:2, :100]  # 簡化示例def forward(self, x):# x: [batch, time, nodes, features]batch_size, time_steps, num_nodes, _ = x.shapex = x.permute(0, 2, 1, 3).reshape(batch_size * num_nodes, time_steps, -1)x = self.st_conv1(x, self.edge_index)x = self.st_conv2(x, self.edge_index)x = x.mean(dim=1)  # 全局平均池化x = self.fc(x)return x.view(batch_size, num_nodes, -1)

3.3 訓練與評估

3.3.1 訓練流程

model = STGCN(num_nodes=100, in_channels=1, hidden_channels=64, out_channels=1)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()for epoch in range(100):model.train()optimizer.zero_grad()outputs = model(train_x)  # train_x: [batch, time, nodes, 1]loss = criterion(outputs, train_y)loss.backward()optimizer.step()# 驗證集評估model.eval()with torch.no_grad():val_outputs = model(val_x)val_loss = criterion(val_outputs, val_y)rmse = np.sqrt(((val_outputs - val_y) ** 2).mean().item())mae = (abs(val_outputs - val_y).mean().item())

3.3.2 評估指標

• RMSE：衡量預測值與真實值的平方誤差的平方根。
• MAE：衡量預測值與真實值的絕對誤差的平均值。

四、調度優化策略

4.1 基于需求預測的調度算法

1. 車輛-需求匹配：計算每個網格的供需比（需求量/車輛數）。
2. 貪心調度：將空閑車輛調度至高需求網格，優先滿足預測訂單量大的區域。
3. 動態重平衡：實時更新車輛位置與需求預測，動態調整調度策略。

4.2 示例代碼

def schedule_vehicles(predicted_demand, vehicle_positions):scheduled_actions = []for grid_id, demand in predicted_demand.items():if demand > 0:# 尋找最近的空閑車輛nearest_vehicle = min(vehicle_positions, key=lambda v: haversine_distance(v['lon'], v['lat'], grid_center[grid_id]['lon'], grid_center[grid_id]['lat']))if nearest_vehicle:scheduled_actions.append({'vehicle_id': nearest_vehicle['id'],'target_grid': grid_id})return scheduled_actions

五、實驗與結果分析

5.1 實驗設置

• 數據集：某城市2023年1月網約車訂單數據。
• 基線模型：LSTM、GRU、歷史平均（HA）。
• STGCN參數：網格數=100，時間片=15分鐘，隱藏層=64。

5.2 結果對比

結論：STGCN在RMSE和MAE上均優于基線模型，且預測效率較高。

六、總結與展望

6.1 成果總結

• 提出了一種基于時空圖卷積的網約車需求預測方法，實現了網格級高精度預測。
• 設計了動態調度算法，有效提升了車輛利用率與訂單響應速度。

6.2 未來方向

1. 多源數據融合：結合天氣、事件等外部因素提升預測魯棒性。
2. 強化學習調度：使用DQN或PPO優化長期調度收益。
3. 實時系統部署：將模型集成至網約車平臺，實現端到端優化。