一、引言

随着共享出行行业的蓬勃发展，网约车已成为城市交通的重要组成部分。如何精准预测订单需求并优化车辆调度，是提升平台运营效率、改善用户体验的关键。本文提出一种基于时空数据的网约车订单需求预测与调度优化方案，通过网格化城市空间、结合时间序列模型与图卷积网络（GCN），实现高精度的需求预测，并为车辆调度提供科学决策支持。

二、核心思路

2.1 数据驱动的需求预测框架

1. 数据预处理：清洗历史订单数据，提取关键时空特征（如时间戳、经纬度、订单量）。
2. 网格化城市空间：将城市划分为固定大小的网格（如500m×500m），统计每个网格的历史订单量。
3. 时空特征建模：
   • 时间特征：小时、星期、节假日等周期性信息。
   • 空间特征：网格的邻接关系、功能区属性（如商业区、住宅区）。
4. 预测模型：采用时空依赖网络（STDN）或时空图卷积网络（STGCN），捕捉时空动态相关性。
5. 调度优化：基于预测结果，结合车辆位置与需求分布，生成最优调度策略。

2.2 技术选型

• 时间序列预测：LSTM、GRU、STDN（结合注意力机制）。
• 时空图卷积：STGCN（整合GCN与卷积神经网络）。
• 评估指标：RMSE（均方根误差）、MAE（平均绝对误差）。

三、技术实现详解

3.1 数据准备与预处理

3.1.1 数据来源

• 示例数据集：某城市网约车订单数据（包含订单ID、时间、上车点经纬度、下车点经纬度）。
• 数据字段：order_id, timestamp, pickup_longitude, pickup_latitude, dropoff_longitude, dropoff_latitude。

3.1.2 网格划分与特征工程

import numpy as np
import pandas as pd
from shapely.geometry import Point, Polygon# 网格划分参数
grid_size = 0.005  # 约500m（经纬度近似）
min_lon, max_lon = 116.2, 116.5  # 示例范围
min_lat, max_lat = 39.8, 40.0# 生成网格索引
def get_grid_index(lon, lat):x = int((lon - min_lon) / grid_size)y = int((lat - min_lat) / grid_size)return f"{x}_{y}"# 添加网格索引
data['grid_id'] = data.apply(lambda x: get_grid_index(x['pickup_longitude'], x['pickup_latitude']), axis=1
)# 时间特征提取
data['hour'] = pd.to_datetime(data['timestamp']).dt.hour
data['day_of_week'] = pd.to_datetime(data['timestamp']).dt.dayofweek

3.1.3 构建时空矩阵

• 按网格和时间片（如15分钟）统计订单量，生成三维张量：[网格数, 时间片数, 特征数]。

3.2 时空图卷积网络（STGCN）实现

3.2.1 模型架构

STGCN由以下模块组成：

1. 时空卷积块（ST-Conv Block）：结合GCN与1D卷积，捕捉时空依赖。
2. 门控机制：使用GRU控制信息流动。
3. 输出层：全连接层预测未来需求。

3.2.2 代码实现（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):# 空间卷积 (GCN)x = F.relu(self.gcn1(x, edge_index))x = F.relu(self.gcn2(x, edge_index))# 时间卷积 (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)# 构建邻接矩阵（示例：基于距离的K近邻）self.edge_index = self.build_adjacency(num_nodes)def build_adjacency(self, num_nodes):# 实际场景中需根据网格坐标计算邻接关系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]  # 简化示例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 训练与评估

3.3.1 训练流程

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()# 验证集评估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 评估指标

• RMSE：衡量预测值与真实值的平方误差的平方根。
• MAE：衡量预测值与真实值的绝对误差的平均值。

四、调度优化策略

4.1 基于需求预测的调度算法

1. 车辆-需求匹配：计算每个网格的供需比（需求量/车辆数）。
2. 贪心调度：将空闲车辆调度至高需求网格，优先满足预测订单量大的区域。
3. 动态重平衡：实时更新车辆位置与需求预测，动态调整调度策略。

4.2 示例代码

def schedule_vehicles(predicted_demand, vehicle_positions):scheduled_actions = []for grid_id, demand in predicted_demand.items():if demand > 0:# 寻找最近的空闲车辆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、实验与结果分析

5.1 实验设置

• 数据集：某城市2023年1月网约车订单数据。
• 基线模型：LSTM、GRU、历史平均（HA）。
• STGCN参数：网格数=100，时间片=15分钟，隐藏层=64。

5.2 结果对比

结论：STGCN在RMSE和MAE上均优于基线模型，且预测效率较高。

六、总结与展望

6.1 成果总结

• 提出了一种基于时空图卷积的网约车需求预测方法，实现了网格级高精度预测。
• 设计了动态调度算法，有效提升了车辆利用率与订单响应速度。

6.2 未来方向

1. 多源数据融合：结合天气、事件等外部因素提升预测鲁棒性。
2. 强化学习调度：使用DQN或PPO优化长期调度收益。
3. 实时系统部署：将模型集成至网约车平台，实现端到端优化。